(57)【要約】【課題】  所定の検出領域内の温度検知結果を用いて、周囲の環境によらず精度よく、その検出領域内の検出対象を検出できるようにする。【解決手段】制御サーバ３００が、センサモジュール１００による少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果を取得し、基準温度決定部３２０及び人感検知閾値決定部３３１が、上記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果から、上記エリア内の検出対象の有無を判定するための閾値ThreshTempを算出し、人在不在判断部３３２が、上記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果と、上記閾値ThreshTempとを用いて、前記少なくとも２つのエリア内における上記検出対象の有無を判定するようにした。【選択図】    図５
2017058213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
温度検知手段による少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果を取得する温度取得手段と、
前記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果から、前記エリア内の検出対象の有無を判定するための閾値を算出する閾値算出手段と、
前記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果と、前記閾値とを用いて、前記少なくとも２つのエリア内における前記検出対象の有無を判定する第１判定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記閾値算出手段は、前記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果から、該各エリアの周囲環境の温度を推定し、その周囲環境の温度の推定値に一定値を加算した温度を前記閾値として算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果のうち、高温側閾値以上の温度の検知結果と低温側閾値以下の温度の検知結果を除外する除外手段を設け、
前記閾値算出手段は、前記少なくとも２つのエリアの温度検知結果のうち、前記除外手段により除外されずに残った検知結果から、前記閾値を算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記高温側閾値は、前記検出対象の温度として想定される温度よりも高い温度であり、前記低温側閾値は、前記各エリア内の気温として想定される温度よりも低い温度であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記閾値算出手段が、
前記閾値の算出に用いる温度検知結果のうち、最も温度が高いエリアの検知結果である最高温度と最も温度が低いエリアの検知結果である最低温度とを取得し、前記閾値の算出に用いる温度検知結果のうち、前記最高温度と前記最低温度の間の高温側所定割合の温度領域に入る検知結果を除外して、残りの検知結果の平均温度を、前記閾値とすることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記第１判定手段は、前記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果に、前記閾値算出手段が算出した前記閾値よりも高温で、かつ所定の高温側閾値以下の温度である検知結果があった場合に、前記少なくとも２つのエリア内のどこかに前記検出対象が存在すると判定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記閾値の算出に用いる温度検知結果のうち、最も温度が高いエリアの検知結果である最高温度と最も温度が低いエリアの検知結果である最低温度との差が、所定基準値以下である場合に、前記少なくとも２つのエリア内に前記検出対象が存在しないと判定し、前記第１判定手段による判定を中止する第２判定手段を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記閾値算出手段が算出した閾値が、前記検出対象の温度として想定される温度よりも高い温度となった場合に、該閾値を用いた前記第１判定手段による判定を中止することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置と、前記温度検知手段とを備え、
前記温度検知手段が、前記情報処理装置と通信するための通信手段を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報処理装置、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、赤外光を検出して所定の検出領域内の温度分布を測定し、これを分析することにより、人など、周囲の気温と異なる温度を持つ検出対象を検出する技術が知られている。
このような技術については、例えば特許文献１に記載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した従来の手法は、固定温度値に対して、状況によって加算する値を変化させて閾値を生成し、検出温度がその閾値を超えた領域に人がいるとして検出を行うものであった。このため、素子自身の発熱の影響や周囲の熱源の影響、さらには季節変動や室内の温度変動の影響を受け、検知精度が落ちてしまうというという問題があった。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、所定の検出領域内の温度検知結果を用いて、周囲の環境によらず精度よく、その検出領域内の検出対象を検出できるようにすることを目的とする。なお、検出対象は、人に限られない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の目的を達成するため、この発明の情報処理装置を、温度検知手段による少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果を取得する温度取得手段と、上記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果から、上記エリア内の検出対象の有無を判定するための閾値を算出する閾値算出手段と、上記少なくとも２つのエリアの各々の温度検知結果と、上記閾値とを用いて、上記少なくとも２つのエリア内における上記検出対象の有無を判定する第１判定手段とを備えることとする。
【発明の効果】
【０００５】
上記構成によれば、所定の検出領域内の温度検知結果を用いて、周囲の環境によらず精度よく、その検出領域内の検出対象を検出できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】この発明の情報処理装置の一実施形態である制御サーバを含む、温度分析システムの構成を示す図である。
【図２】図１に示したセンサモジュール、無線ＧＷ及び制御サーバのハードウェア構成示す図である。
【図３】図１に示したＬＥＤ調光モジュールのハードウェア構成を示す図である。
【図４】図１に示したセンサ機能つきのＬＥＤ調光モジュールのハードウェア構成を示す図である。
【図５】図１に示したセンサモジュール１００及び制御サーバ３００が、人の在不在判定に関連して備える機能の構成を示す図である。
【図６】在不在判定処理のフローチャートである。
【図７】図６に示した基準温度決定処理のフローチャートである。
【図８】図７の続きのフローチャートである。
【図９】図８の続きのフローチャートである。
【図１０】メッシュの各マスについての温度と除外フラグのデータの構成を示す図である。
【図１１】図９のステップＳ５１でＮｏになる場合の、温度データ中の各マスの温度分布の一例を示す図である。
【図１２】図９のステップＳ５１でＹｅｓになる場合の、温度データ中の各マスの温度分布の一例を示す図である。
【図１３】図６に示した人感検知処理のフローチャートである。
【図１４】図１３の処理における、温度分布中の各マスの温度分布の一例を示す図である。
【図１５】図１３の処理における、温度分布中の各マスの温度分布の別の例を示す図である。
【図１６Ａ】人とサーモパイルセンサの検知範囲との関係の一例を示す図である。
【図１６Ｂ】その別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、この発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
図１に、この発明の情報処理装置の一実施形態である制御サーバを含む、温度分析システムの構成を示す。
図１に示す温度分析システムは、この発明の情報処理システムの実施形態であり、センサモジュール１００と、無線ＧＷ（ゲートウェイ）２００と、制御サーバ３００とを備える。ＬＥＤ調光モジュール４００，５００は、制御サーバ３００による制御対象の一例である。
【０００８】
これらのうちセンサモジュール１００は、温度検知手段としてサーモパイルセンサ１０１を備え、天井に固定して用いられる温度センサである。
また、サーモパイルセンサ１０１は下に向けて配置され、所定の検知範囲１０内の面を例えば４×４のメッシュに分割した単位で、表面温度を検知する。この検知は、メッシュのマス１１毎に行い、この１つのマス１１が、温度検知結果を取得する単位である１つのエリアに該当する。メッシュの分割を８×８や１６×１６などさらに細かく行えるサーモパイルセンサもあるが、ここでは４×４として説明する。
【０００９】
また、センサモジュール１００は、サーモパイルセンサ１０１が検出した各マスの温度データ４０を、無線通信２０により無線ＧＷ２００を介して制御サーバ３００へ送信する機能を備える。無線ＧＷ２００と制御サーバ３００との間の通信は有線通信３０である。
ここで、サーモパイルセンサ１０１の動作原理について説明する。
【００１０】
サーモパイルセンサ１０１を用いて温度を測定する場合、物体が発生している放射熱（遠赤外線）をセンサモジュール１００内のサーモパイルセンサ１０１上に集光する。すると、集光した放射熱（遠赤外線）により、サーモパイルセンサ１０１で起電力が発生する。この起電力の値と、内部の温度センサの値を測定し、それらの値を元に対象物の温度を算出することができる。メッシュ中の人がいるマスでは、通常であれば人の体温により周囲よりも高い表面温度が検知されるため、各マスで測定された温度を分析し、これを識別することにより、どのマスの位置に人が存在するかを、大まかに判定することが可能である。このため、サーモパイルセンサ１０１は人感センサとして用いることができる。
【００１１】
なお、人感センサとして用いることができるセンサとしては、他に焦電センサが知られているが、焦電センサとサーモパイルセンサの機能を対比すると、概ね表１に示すようになる。
【表１】
2017058213.tif 000003
【００１２】
この実施形態では、制御サーバ３００が、表１に記載の人感検知アルゴリズムに従った、サーモパイルセンサ１０１による温度検知結果の分析機能を備えており、このことにより、サーモパイルセンサ１０１を利用した精度の高い人感検知を実現している。
次に、無線ＧＷ２００は、制御サーバ３００とセンサモジュール１００等の他の装置とが無線通信２０を用いて情報を送受信できるように、これらの装置間の通信を仲介する機能を備える。例えば無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）のアクセスポイントとして構成することができる。
【００１３】
制御サーバ３００は、センサモジュール１００から送信された温度データ４０における各マスの温度を所定のアルゴリズムに従って分析し、サーモパイルセンサ１０１の検知範囲１０内に検出対象である人が存在するか否かを判定する機能を備える。
また、上述のセンサモジュール１００は、サーモパイルセンサ１０１の他、温湿度センサ及び照度センサも備え、これらのセンサによる検出結果も制御サーバ３００へ送信する。
制御サーバ３００は、人の在不在の判定結果と、センサモジュール１００から送信される温度、湿度、照度等の検出結果に基づき、照明や空調を制御する機能を備える。人の不在時には動作を停止したり、明るすぎ、冷やし過ぎを抑制したりして省エネルギーを実現することもできる。
【００１４】
ＬＥＤ（発光ダイオード）調光モジュール４００，５００は、制御サーバ３００による上記の制御の対象となる装置の一例であり、ＬＥＤによる照明機能を提供する。また、制御サーバ３００からの制御コマンドを、無線ＧＷ２００を介して無線通信２０により受信し、その制御コマンドに従って照明のオンオフや光量を制御することができる。ＬＥＤ調光モジュール５００は、照明機能に加え、センサモジュール１００と同様な種々の計測機能及び計測結果を制御サーバ３００へ通知する機能を備える装置である。
【００１５】
次に、図２に、図１に示したセンサモジュール１００、無線ＧＷ２００及び制御サーバ３００のハードウェア構成を示す。
センサモジュール１００は、図１に示したサーモパイルセンサ１０１に加え、温湿度センサ１０２、照度センサ１０３、センサドライバ１０４、マイコン１０５、無線モジュール１０６、アンテナＩ／Ｆ（インタフェース）１０７、アンテナ１０８を備える。
【００１６】
これらのうちサーモパイルセンサ１０１については上述した通りである。その測定結果は制御サーバ３００において人の在不在の判定に用いられることから、サーモパイルセンサ１０１は人感センサとして機能すると考えることもできる。
温湿度センサ１０２は、温度及び湿度を計測するセンサである。
照度センサ１０３は、照度を計測するセンサである。
センサドライバ１０４は、マイコン１０５からの指示に従い各種センサ１０１〜１０３
を制御し、その測定結果のデータを取得する機能を備える。
【００１７】
マイコン１０５は、センサモジュール１００の全般的な制御を行う機能を備える。この制御機能は、マイコン１０５が備えるプロセッサに所要のプログラムを実行させることにより実現可能である。
無線モジュール１０６は、無線通信２０を制御する機能を備える。
アンテナＩ／Ｆ１０７及びアンテナ１０８は、無線通信２０のための電波を送受信する機能を備える。
【００１８】
次に無線ＧＷ２００は、マイクロプロセッサ２０１、メモリ２０２、有線ネットワークモジュール２０３、無線モジュール２０４、アンテナＩ／Ｆ２０５、アンテナ２０６を備える。
これらのうちマイクロプロセッサ２０１は、無線ＧＷ２００の全般的な制御を行う機能を備える。この制御機能は、マイクロプロセッサ２０１がメモリ２０２に格納された所要のプログラムを実行させることにより実現可能である。
メモリ２０２は、無線ＧＷ２００が使用するプログラムやデータ等を記憶する記憶手段である。
【００１９】
有線ネットワークモジュール２０３は、他の装置と有線通信３０によりデータを送受信する機能を備える。有線通信３０としては例えばＬＡＮを用いることが考えられる。
その他の各部は、センサモジュール１００における同名の構成要素と同趣旨の機能を備える。
制御サーバ３００は、マイクロプロセッサ３０１、メモリ３０２、ストレージ３０３、有線ネットワークモジュール３０４、ビデオモジュール３０５、機器制御モジュール３０６を備える。
【００２０】
これらのうちマイクロプロセッサ３０１は、制御サーバ３００の全般的な制御を行う機能を備える。この制御機能は、マイクロプロセッサ３０１がメモリ３０２にあるいはストレージ３０３に格納された所要のプログラムを実行させることにより実現可能である。
ストレージ３０３は、不揮発性の大容量記憶手段である。センサモジュール１００等から送信される計測結果のデータはここに保存される。
ビデオモジュール３０５は、センサの計測結果や人の在不在の判定結果などの種々のデータに基づき画像や動画を生成する機能を備える。
機器制御モジュール３０６は、ＬＥＤ調光モジュール４００，５００等の外部機器にコマンドを送信してその動作を制御する機能を備える。
【００２１】
以上のシステムにおいて、サーモパイルセンサ１０１による検知データは無線モジュール１０６により無線プロトコルのパケットに変換され無線ＧＷ２００に転送される。そのコントロールをマイコン１０５が行っている。無線ＧＷ２００は無線モジュール２０４で無線プロトコルのパケットを翻訳しサーモパイルセンサ１０１の検知データに戻し一時的にメモリ２０２に蓄積する。無線ＧＷ２００は例えば１秒の周期で通知された複数のサーモパイルセンサ１０１の検知データをパッキングして優先ネットワーク経由でそのデータを制御サーバ３００に転送する。制御サーバ３００はサーモパイルセンサ１０１の検知データをストレージ３０３に蓄積し、そのデータから各サーモパイルセンサ１０１と対応する検知範囲１０における人の在不在を判定する。
【００２２】
次に、図３にＬＥＤ調光モジュール４００のハードウェア構成を示す。
図３に示すように、ＬＥＤ調光モジュール４００は、マイコン４０１、ＬＥＤドライバ４０２、ＬＥＤ発光部４０３、無線モジュール４０４、アンテナＩ／Ｆ４０５、アンテナ４０６を備える。
【００２３】
これらのうちマイコン４０１は、ＬＥＤ調光モジュール４００の全般的な制御を行う機能を備える。この制御機能は、マイコン４０１が備えるプロセッサに所要のプログラムを実行させることにより実現可能である。
ＬＥＤドライバ４０２は、マイコン４０１からの指示に従いＬＥＤ発光部４０３を駆動する機能を備える。
ＬＥＤ発光部４０３は、電圧の印加による発光するＬＥＤである。
無線モジュール４０４、アンテナＩ／Ｆ４０５及びアンテナ４０６は、センサモジュール１００が備えるものと同等のものである。
次に、図４にセンサ機能付きのＬＥＤ調光モジュール５００のハードウェア構成を示す。
【００２４】
図４に示すように、ＬＥＤ調光モジュール５００は、ＬＥＤ調光モジュールにおけるものと同等な、マイコン５０１、ＬＥＤドライバ５０２、ＬＥＤ発光部５０３、無線モジュール５０４、アンテナＩ／Ｆ５０５、アンテナ５０６を備える。また、センサモジュール１００が備えるものと同等な、センサドライバ５０７、サーモパイルセンサ５０８、温湿度センサ５０９、照度センサ５１０を備える。
【００２５】
以上の構成を備える温度分析システムにおいて特徴的な点の一つは、サーモパイルセンサ１０１（又は５０８）が出力する温度検知結果に基づき、サーモパイルセンサ１０１の検知範囲１０内における人の在不在を判定する機能及びその判定の手順である。また、この判定は、制御サーバ３００が行うものである。以下、この判定に関する機能について詳細に説明する。
【００２６】
まず、この実施形態における在不在判定の基本的な考え方について説明する。
この実施形態における在不在判定は、サーモパイルセンサ１０１を用いて測定した、検知範囲１０内の表面温度に基づいて行う。この「表面」には、床面もあれば、机の上面もあれば、人、コンピュータ、プロジェクタ等の熱源もあり得る。また、冷たい飲み物や氷等の低温源もあり得る。しかし、熱源や低温源は例外的であり、比較的多くの箇所で、床面や机の上面などに由来する、周囲環境の温度と近い温度が検出されると考えられる。
ところで、床面等、特に熱源や低温源のない箇所の温度は季節や部屋の温度などによって変動するが、人は恒温動物であるため、表面温度の変動は小さい。そのため、床面等の表面温度と人の表面温度には差が発生するため、その間にしきい値を設けると、表面温度がその閾値以上か否かによって、人がいる、いないという判断を行うことができる。
【００２７】
そこで、この実施形態では、まずメッシュに分割した単位で取得した各マスの温度から、周囲環境の温度を反映していないと考えられる熱源や低温源を除外して、周囲環境の温度を基準温度として見積もる。ここでは、人も熱源とみなして除外するが、人については温度が既知であることから、その他の熱源や低温源とは別の扱いをする。そして、この基準温度に所定のマージンを加算した値を閾値として、メッシュの各マスにおける人の在不在を判断する。
このことにより、周囲環境の温度の影響を効果的に排除して精度よく、人の在不在を判定することができる。
【００２８】
ここで図５に、図１に示したセンサモジュール１００及び制御サーバ３００が、上述の人の在不在判定に関連して備える機能の構成を示す。
図５に示すように、センサモジュール１００は、温度検知部１２１、温度データ取得部１２２、および通信部１２３の機能を備える。
これらのうち温度検知部１２１は、サーモパイルセンサ１０１により、検知範囲１０内の表面温度を、４×４のメッシュに分割したエリア毎に検知する機能を備える。
温度データ取得部１２２は、温度検知部１２１による検知結果の温度データを取得する機能を備える。
【００２９】
通信部１２３は、温度データ取得部１２２が取得した温度データを、予め定めた送信先である制御サーバ３００へ送信する機能を備える。
なお、ＬＥＤ調光モジュール５００も、温度検知部１２１、温度データ取得部１２２、および通信部１２３と同等の機能を備え、検知範囲内の表面温度の検知結果を制御サーバ３００へ送信することができる。
【００３０】
また、制御サーバ３００は、通信部３１１、温度センサデータテーブル３１２、基準温度決定部３２０、人感検知処理部３３０、人在不在表示部３４１、レイアウト情報記憶部３４２を備える。
これらのうち通信部３１１は、センサモジュール１００から送信される温度データを受信して取得する、温度取得手段の機能を備える。また、受信した温度データを温度センサデータテーブル３１２に登録する機能を備える。
【００３１】
温度センサデータテーブル３１２は、複数のセンサモジュール１００やＬＥＤ調光モジュール５００から送信される、検知結果の温度データを登録するためのテーブルである。
基準温度決定部３２０は、温度データに含まれる各マスの温度に基づき、そのマスに人が存在するか否かを判断するために用いる基準温度を決定する機能を備える。
より具体的には、基準温度決定部３２０はまず、温度データに含まれる各マスの温度データから、高低温データ除外部３２１により、極端に高温であったり低温であったりするマスのデータを除外する。高低温閾値テーブル３２４には、この判断に用いる高温側閾値及び低温側閾値が登録されている。
【００３２】
次に、人存在データ除外部３２２が、大まかな分析で人が存在する可能性があるマスのデータを除外する。人の体温は通常３６〜３７℃程度であるから、極端な高温や低温のマスを除外してしまえば、その残りの中で比較的高温のマスは、人が存在する可能性があると考えられる。この除外に際しては、センサによる測定誤差も考慮し、センサ特性テーブル３２５に、その特性のデータが登録されている。
【００３３】
以上の高低温データ除外部３２１及び人存在データ除外部３２２の処理により除外されずに残ったマスでは、概ね特段の熱源も低温源もない、周囲環境の温度が反映された温度が検知されていると考えられる。そして、基準温度算出部３２３は、その残ったマスの温度を平均して、基準温度を決定する機能を備える。
【００３４】
次に、人感検知処理部３３０は、基準温度決定部３２０により決定された基準温度と、センサモジュール１００から取得した温度データとに基づき、当該センサモジュール１００の検知範囲１０内における人の在不在を判定する第１判定手段の機能を備える。
より具体的には、人感検知処理部３３０はまず、人感検知閾値決定部３３１により、人の在不在を判定するために用いる閾値を生成する。この閾値はここでは、基準温度決定部３２０が決定した基準温度に、所定のマージンを加算した値とする。
【００３５】
次に、人在不在判断部３３２が、温度データ中の各マスのうち、極端に高温であったり低温であったりするマスのデータを除外したデータに対し、人感検知閾値決定部３３１が生成した閾値を適用し、人の在不在を判定する。ここでは、除外後のデータの中に、閾値よりも温度が高いマスがあれば、検知範囲１０内に人がいると判断し、そうでない場合には人がいないと判断する。
人在不在判断結果テーブル３３３は、人在不在判断部３３２による判断の結果を登録す
るテーブルである。
【００３６】
なお、上記の人在不在判断部３３２による判断の他、基準温度決定部３２０や人感検知閾値決定部３３１による処理中に、処理を最後まで進めることなく、検知範囲１０内には人がいない、あるいは判定ができない、と判断できる場合もある。この点については、フローチャートを用いて後述する。
また、人在不在表示部３４１は、人在不在判断結果テーブル３３３に登録された判断結果に基づき。各検知範囲１０についての在不在を、ディスプレイ等を用いて表示する機能を備える。その際、レイアウト情報記憶部３４２を参照して、建物のレイアウトと重ねて、各スペースにおける人の在不在を表示することも考えられる。
【００３７】
次に、センサモジュール１００等から提供される温度データに基づき、検知範囲１０内の人の在不在を判定するために制御サーバ３００のマイクロプロセッサ３０１が実行する処理について説明する。この処理は、マイクロプロセッサ３０１が所要のプログラムを実行することにより行うものであるが、説明を簡単にするため、制御サーバ３００が処理を実行するものとして説明する。
【００３８】
図６に示すように、この在不在判定の処理は、基準温度決定処理（Ｓ１）と、人感検知処理（Ｓ２）に大別される。これらの処理につき、図７以降のフローチャートを用いてより詳細に説明する。
なお、以降のフローチャートで用いる代表的な変数及び定数の意味は以下の通りである。
【００３９】
・人不在フラグ：セット状態が「検知範囲１０に人がいない」、リセット状態が「検知範囲１０に人がいる」を示すフラグである。最終的なこのフラグの値が、在不在判定の判定結果となる。
・Ｎ：温度データ取得時のメッシュの区分数（温度データに含まれるマスの数）である。
・Temp[i]：温度データに含まれるｉ番目のマスの温度である。
・除外フラグ[i]：ｉ番目のマスの温度を考慮から除外するか否かを示すフラグである。セット状態が「除外する」、リセット状態が「除外しない」を示す。
【００４０】
・HotTemp：極端な高温のマスを除外するために用いる高温側閾値である。
・ColdTemp：極端な低温のマスを除外するために用いる低温側閾値である。
・Maxtemp：除外されたマスを除き最も高温のマスの温度（最高温度）を格納する変数である。
・Mintemp：除外されたマスを除き最も低温のマスの温度（最低温度）を格納する変数である。
・設定済みフラグ：Maxtemp及びMintempに何らかの値が設定されているか否かを示すフラグである。セット状態が「設定あり」、リセット状態が「設定なし」を示す。
・BaseTemp：基準温度決定処理で決定される基準温度である。
【００４１】
・Ｅｔｈ：基準温度BaseTempの決定に当たり、人の体温の影響を受けていると考えられるマスを除外するために用いる閾値である。
・ｋ：閾値Ｅｔｈを、高温側のどの程度の範囲を除外するように定めるかを規定する定数である。
・α：サーモパイルセンサ１０１における、温度の測定誤差を示す値である。サーモパイルセンサ１０１の固体毎あるいは機種毎等に値を定めるとよい。
・ThreshTemp：人の在不在を判定するために用いる、最終的に決定された閾値である。
・Ｄ：閾値ThreshTempを求めるために用いる制御マージンである。
【００４２】
図７乃至図９は、基準温度決定処理のフローチャートである。
このうち図７に示す部分の処理は、高低温データ除外部３２１の機能と対応し、温度データに含まれる各マスの温度データから、極端に高温であったり低温であったりするマスのデータを除外する処理である。
【００４３】
図７の処理において、制御サーバ３００はまず、人不在フラグをリセットする（Ｓ１１）。そして、変数ｉを１からメッシュ数Ｎまでインクリメントしつつ、温度が高温側閾値HotTempより高いマスと、低温側閾値ColdTempよりも低いマスについて、除外フラグ[i]を設定し、一旦考慮の対象から除外する（Ｓ１２〜Ｓ１８）。ステップＳ１３〜Ｓ１５では、判断内容を、言葉での表記と数式での表記の両方で記載している。カッコ内が数式での表記である。各マスについての温度と除外フラグのデータは、図１０に示すように対にして保存しておくとよい。
【００４４】
なお、高温側閾値HotTempは、後で求められる閾値Ｅｔｈよりも高い温度である必要があり、ここでは４５℃としている。また、低温側閾値ColdTempは、閾値Ｅｔｈよりも低い温度である必要があり、ここでは１０℃としている。これら高温側閾値HotTemp及び低温側閾値ColdTempは、センサ設置場所の状況に応じて可変とすることも可能である。
上記の処理が終了して、ステップＳ１３でＹｅｓとなると、制御サーバ３００は次に、変数ｋを１からメッシュ数Ｎまでインクリメントしつつ、除外フラグがリセット状態のマスの数をカウントする（Ｓ１９〜Ｓ２３）。このカウント値は、変数Countに格納される。
【００４５】
この処理が終了して、ステップＳ２０でＹｅｓになると、制御サーバ３００は次に、全てのマスのデータが除外対象となっているか（Countの値が０か）否かを判断する（Ｓ２４）。これがＹｅｓであれば、今回処理に用いた温度データは、メッシュ中の全てのマスが高温又は低温であることを意味する。この場合、制御サーバ３００は、検知範囲１０内に人はいないと判断し、人不在フラグをセットして、処理を終了する。この場合、以後の判定は中止し、人感検知処理に進む必要はない。
【００４６】
一方、ステップＳ２４でＮｏであると、処理は図８に示す部分に進む。
ここでは、制御サーバ３００は、変数ｉを１からメッシュ数Ｎまでインクリメントしつつ、考慮から除外されていない（除外フラグがセットされていない）マスの温度をサーチし、その中で最も温度が高いマスの温度の値を変数MaxTempに、最も温度が低いマスの温度の値を変数MinTempに設定する（Ｓ３１〜Ｓ４１）。
【００４７】
この処理が終了して、ステップＳ３２でＹｅｓになると、処理は図９に示す部分に進む。そして、制御サーバ３００は、MaxTemp−MinTempが、センサの測定誤差を示すαの２倍より大きいか否か判断する（Ｓ５１）。αはセンサのハード自体の特性や、床からのセンサまでの高さ、床面の状況などの設置要因により決まる。
ステップＳ５１でＮｏであれば、図７の処理で除外されずに残ったマスにおける温度のばらつきは、測定誤差により生じたものと考えられる。そこで、この時点で、検知範囲１０内に人はいないと判断できるため、制御サーバ３００は、人不在フラグをセットして（Ｓ５２）、処理を終了する。この場合も、以後の判定は中止し、人感検知処理に進む必要はない。これらのステップＳ５１及びＳ５２の処理は、第２判定手段の機能と対応するものである。
【００４８】
一方、ステップＳ５１でＹｅｓであれば、制御サーバ３００は、人の体温の影響を受けていると考えられるマスを除外するために用いる閾値Ｅｔｈの値を、MaxTemp−((Maxtemp−Mintemp)×K)に設定する（Ｓ５３）。
ここで、図１１及び図１２を用いて、このステップＳ５１乃至Ｓ５３の処理の意味について説明する。
図１１に示すのは、ステップＳ５１でＮｏになる場合の、温度データ中の各マスの温度の分布の例である。図１２に示すのは、ステップＳ５１でＹｅｓになる場合の、温度データ中の各マスの温度の分布の例である。いずれの図でも、黒丸１つが、１マス分の温度を示し、図７の処理において考慮から除外されるものも含めて示している。また、いずれの図でも縦方向が温度軸であるが、横方向は、単に複数のマスの温度のプロット位置が重なるのを避けるために位置をずらしているだけであり、横方向の位置自体に特段の意味はない。
【００４９】
図１１の例では、各マスの温度に多少のばらつきはあるが、センサの測定誤差αと比べてさほど大きなばらつきはない。床面にも多少の温度のばらつきがあり得ることを考えれば、この測定結果は、検知範囲１０内に、人に起因する熱源はないことを意味するのが妥当であると考えられる。なお、ステップＳ５１では、判定の閾値を２×αとしているが、この係数の「２」は、別の値としても構わない。検知範囲１０の周辺環境を考慮し、温度の計測対象物に、特段の熱源からの影響なく生じ得る温度ムラの度合いを考慮して定めるとよい。
【００５０】
一方、図１２の例では、各マスの温度に大きなばらつきがあり、除外されずに残っているHotTempとColdTempの間の領域でも、２つのマスの温度が突出して高い。ここで、人の体温は通常は周囲環境の温度よりも高いため、極端な高温を除外してしまえば、人がいるマスの温度は、残ったマスの中では高い方に位置すると考えられ、他のマスの温度との間で、計測誤差に比べて相当大きな温度差ができると考えられる。
【００５１】
そこで、ステップＳ５１でＹｅｓの場合、図１２のような状況と考えられるため、MaxTempとMinTempの間の温度領域のうち、高温側の比率Ｋの温度領域にあるデータは、人の体温を検知したものであるとして、基準温度の算出に際して考慮から除外するようにしている。ステップＳ５３で設定するのは、この除外の判定に用いる閾値Ｅｔｈである。この閾値Ｅｔｈに従えば、図１２に符号Ａで示す範囲のデータは人の体温を検知したものとして除外し、符号Ｂで示すデータは、他のデータよりも若干温度が高めであるが、人の体温の影響を受けた可能性は低いと判断して考慮の対象として残すことになる。なお、Ｋの値は、閾値Ｅｔｈのバーの高さを定めるものであり、例えば２５％とすればよいが、概ね５０％以下の範囲で任意に定めればよい。
【００５２】
図９の説明に戻ると、ステップＳ５３の後、制御サーバ３００は、Eth＜Temp[x]＜HotTempを満たす全てのＸ（ただし１≦Ｘ≦Ｎ）について、除外フラグ[x]をセットする（Ｓ５４）。すなわち、基準温度の算出に際して考慮から除外する。なお、HotTempとの比較については省略してもよい。なお、この処理で除外フラグをセットされたマス、すなわち人の体温の影響を受けたと判断されたマスがあったとしても、ここの判断はラフなものであるので、人の在不在の最終的な判断は、図１３の人感検知処理にて行う。
【００５３】
次に、制御サーバ３００は、変数ｋを１からメッシュ数Ｎまでインクリメントしつつ、除外フラグがリセット状態のマスの温度Temp[k]の合計と、除外フラグがリセット状態のマスの数をカウントする（Ｓ５５〜Ｓ６０）。温度の合計値は変数Sumに、マスの数は変数Countに格納される。
この処理が終了して、ステップＳ５６でＹｅｓになると、制御サーバ３００は、全マスが除外対象となっている（Count＝０）か否か判断する（Ｓ６１）。ここでＹｅｓであると、制御サーバ３００は、基準温度を求めることができないと判断し（Ｓ６２）、ここで処理を終了する。この場合、以後の判定は中止し、人感検知処理に進む必要はない。また、人の在不在の判断結果はエラーとなる。
【００５４】
一方、ステップＳ６１でＮｏであれば、基準温度BaseTempの値を、Sum/Count、すなわち除外されていないマスの温度の平均値に設定し（Ｓ６３）、図６の処理に戻って次に人感検知処理を実行する。ここで求めた基準温度BaseTempは、サーモパイルセンサ１０１が測定したメッシュの各マスの温度のうち、人の体温や発熱物体（ＰＣやプロジェクタなど）や低温物体（氷、冷たいコップなど）を除いた温度の平均値で算出され、周辺環境（気中の温度）に近い温度を意味する。この基準温度をベースにして人の在不在を判断することにより、周辺環境に影響されない高精度での判断が可能となる。
【００５５】
次に、図１３に、人感検知処理のフローチャートを示す。
図１３の処理において、制御サーバ３００はまず、人感検知閾値ThreshTempの値を、図９の処理で求めた基準温度BaseTempに、所定の制御マージンＤを加えた値とする（Ｓ７１）。そして、人存在フラグをリセットする（Ｓ７２）と共に、人感検知閾値ThreshTempの値が、人の温度（３６〜３７℃）より高いか否か判断する（Ｓ７３）。これがＹｅｓであれば、現在の条件で人の在不在を判断することはできないと判断し、エラー処理（Ｓ８１）を行って処理を終了する。この場合、在不在の判断結果は出力しない。
【００５６】
一方、ステップＳ７３でＮｏであれば、変数ｉを１からメッシュ数Ｎまでインクリメントしつつ、ｉ番目のマスの温度Temp[i]について、順次検討を行う（Ｓ７４〜Ｓ７９）。すなわち、まず高温側閾値HotTempより高温であったり（Ｓ７６のＹｅｓ）、低温側閾値ColdTempよりも低温であったり（Ｓ７７のＹｅｓ）、そのマスは考慮から除外する。そして、残ったマスで、温度が人感検知閾値ThreshTempよりも高いものが１つでもあれば（Ｓ７８のＹｅｓ）、制御サーバ３００は、そのマスに人が存在すると判断し、人存在フラグをセットして（Ｓ８０）、処理を終了する。
【００５７】
一方、ステップＳ７８でＹｅｓとなるマスが１つもなければ、制御サーバ３００はステップＳ７５がＹｅｓになった時点で処理を終了する。この場合、人存在フラグは、ステップＳ７２でリセットされたままであるので、検知範囲１０内に人は存在しない、という判断結果となる。
【００５８】
ここで、図１４及び図１５を用いて、制御マージンＤの意義も含め、図１３の処理で行う判断の意義について説明する。
図１４及び図１５は、温度データ中の各マスの温度の分布を、図１１及び図１２と同様な書式で示すものである。また、図１４は制御マージンＤが適切に設定されている例、図１５は制御マージンＤが適切に設定されていない例である。
【００５９】
まず図１４の例について説明すると、図９の説明で述べたように、基準温度BaseTempは、人の体温その他の熱源や冷温源の影響を受けていないマスの温度の平均値であるので、このBaseTemp付近には、人がいないマスの温度のデータが分布することになる。その分布幅は、センサの測定誤差のみを考慮すれば、概ねBaseTemp±α／２であるが、床面の温度ムラを考慮すると、より広範囲で分布することになる。そして、このばらつきのために人がいないマスの温度が人感検知閾値ThreshTempを超えてしまうと、人の誤検出が発生してしまう。従って、制御マージンＤの値は、このような誤検出が起こらない程度に大きな値とすることが望ましい。例えばα以上の値とすることが望ましい。
【００６０】
一方、符号Ｃで示す範囲の温度は、人が存在するマスの温度であるとする。ここで、人の体温は概ね３６〜３７℃で一定であるが、人がメッシュのマス内に存在する場合でも、マスの全体を占めるとは限らない。そして、マスの一部のみを占める場合、当該マスの温度としては、人の温度と床面等の人以外の部分の温度との加重平均が検出されることになる。
従って、図１６Ａに示すように人ＨがマスＧ内に完全に入っている場合と、図１６Ｂに示すように人ＨがマスＧ内に半分程度しか入っていない場合では、同じ人ＨがいるマスＧであっても、検出温度は大きく変わることになる。
【００６１】
このため、図１４の例でも、範囲Ｃ内の温度は増すによって異なっている。従って、人Ｈの占有率が低いマスＧについても人Ｈが存在するマスであると検出できるようにするためには、人感検知閾値ThreshTempが、人温度よりも十分低い値となるように、制御マージンＤを定めなければならない。
制御マージンＤを大きくしすぎると、図１５に示すように、人が存在するマスであっても温度が人感検知閾値ThreshTempを超えないこととなり、人が存在しないと判断することになってしまう。
【００６２】
ただし、図１３の処理では、人が存在するマスが少なくとも１つ検出できれば、全体の判断結果を「人が存在する」としているので、人Ｈの占有率があまり低いマスまで人が存在するとして検出できなくてもよい。図１５の例でも、温度が人感検知閾値ThreshTempを超えるマスが１つあることから、結論としては「人が存在する」という正しい結果を得ることができる。
制御マージンＤは、以上を考慮して適切な値を定めればよい。一般に、周辺環境の温度が低いほど、基準温度BaseTempと人温度との差が大きくなるため、制御マージンＤを大きい値にすることができる。従って、室温の高い夏は小さな値に、室温の低い冬は大きな値に設定することも考えられる。
なお、基準温度BaseTempに制御マージンＤを加えた結果の人感検知閾値ThreshTempが、検出対象の人の温度として想定される人温度を超えてしまった場合には、在不在の判定を適切に行えない。このため、図１３のステップＳ７３で、このような場合には判定を中止してエラーとするようにしている。
【００６３】
以上で実施形態の説明を終了するが、この発明において、装置の具体的な構成、具体的な処理の手順、在不在の判定対象、使用する変数や閾値等は、実施形態で説明したものに限るものではない。
例えば、上述した実施形態では検知範囲１０内の存在有無を検出（在不在を判定）する対象が人であったが、検出対象はこれに限られない。ペット、家畜等の生物や、装置等の無生物であってもよい。ただし、検出対象は、周囲の気温よりも高い、概ね一定の温度を持つと期待できるものであることが望ましい。
【００６４】
また、温度の検知結果を取得する単位であるエリアは、検出対象がちょうど収まる程度のサイズとすることが望ましい。あまり小さいと、所望の面積をカバーするためのエリアの数が増えてしまうし、大きいと、検出対象が存在するエリアでも、その他のエリアとの温度差が小さくなってしまうためである。
なお、エリアの数は、上述した実施形態では４×４であったが、これに限られず、下限は２つからでよく、上限はいくつでも構わない。
【００６５】
また、上述した実施形態では、温度検知手段としてサーモパイルセンサを用いたが、エリア毎に温度検知が可能なセンサであれば、任意の方式のものを用いることができる。  また、１つのセンサで全エリアをカバーすることも必須ではない。
また、上述した実施形態において制御サーバ３００に設けた機能を、複数の装置に分散させて設け、それらの装置に協働して制御サーバ３００の機能を実現させるようにしてもよい。分散先の装置がセンサモジュール１００やＬＥＤ調光モジュール４００，５００であってもよい。
【００６６】
また、この発明のプログラムの実施形態は、コンピュータに所要のハードウェアを制御させて上述した実施形態における制御サーバ３００の機能を実現させるためのプログラムである。
このようなプログラムは、はじめからコンピュータに備えるＲＯＭや他の不揮発性記憶媒体（フラッシュメモリ，ＥＥＰＲＯＭ等）などに格納しておいてもよい。しかし、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク等の任意の不揮発性記録媒体に記録して提供することもできる。それらの記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータにインストールして実行させることにより、上述した各機能を実現させることができる。
【００６７】
さらに、ネットワークに接続され、プログラムを記録した記録媒体を備える外部装置あるいはプログラムを記憶手段に記憶した外部装置からダウンロードし、コンピュータにインストールして実行させることも可能である。
また、以上説明してきた各実施形態及び変形例の構成は、相互に矛盾しない限り任意に組み合わせて実施可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００６８】
１０：検知範囲、２０：無線通信、３０：有線通信、４０：温度データ、１００：センサモジュール、１０１，５０８：サーモパイルセンサ、１０２，５０９：温湿度センサ、１０３，５１０：照度センサ、１０４，５０７：センサドライバ、１０５，４０１，５０１：マイコン、１０６，４０４：無線モジュール、１０７，４０５，５０５：アンテナＩ／Ｆ、１０８，２０６，４０６，５０６：アンテナ、１２１：温度検知部、１２２：温度データ取得部、１２３，３１１：通信部、２００：無線ＧＷ、２０１，３０１：マイクロプロセッサ、２０２，３０２：メモリ、２０３，３０４：有線ネットワークモジュール、２０４，５０４：無線モジュール、２０５：アンテナＩ／Ｆ、３００：制御サーバ、３０３：ストレージ、３０５：ビデオモジュール、３０６：機器制御モジュール、３１２：温度センサデータデーブル、３２０：基準温度決定部、３２１：高低温データ除外部、３２４：高低温閾値テーブル、３２２：人存在データ除外部、３２３：基準温度算出部、３２５：センサ特性テーブル、３３０：人感検知処理部、３３１：人感検知閾値決定部、３３２：人在不在判断部、３３３：人在不在判断結果テーブル、３４１：人在不在表示部、３４２：レイアウト情報記憶部、４００，５００：ＬＥＤ調光モジュール、４０２，５０２：ＬＥＤドライバ、４０３，５０３：ＬＥＤ発光部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６９】
【特許文献１】特許第５３８９２４３号公報
【図２】
2017058213.tif 000004
【図３】
2017058213.tif 000005
【図４】
2017058213.tif 000006
【図５】
2017058213.tif 000007
【図６】
2017058213.tif 000008
【図７】
2017058213.tif 000009
【図８】
2017058213.tif 000010
【図９】
2017058213.tif 000011
【図１０】
2017058213.tif 000012
【図１１】
2017058213.tif 000013
【図１２】
2017058213.tif 000014
【図１３】
2017058213.tif 000015
【図１４】
2017058213.tif 000016
【図１５】
2017058213.tif 000017
【図１６Ａ】
2017058213.tif 000018
【図１６Ｂ】
2017058213.tif 000019
【図１】
2017058213.tif 000020