(57)【要約】  【課題】人数を計測するための装置を建築物へ新たに設置することなく、また、人が被検知物を保持することなく、人の快適性損失を抑えつつ、建築物に設置されている設備のエネルギー消費量を削減する。  【解決手段】設備制御システム１は、エネルギーを消費する設備が備えられた建築物に設置されているカメラにより取得された動画像に基づいて、画像中の人物領域を抽出し、前記動画像に含まれる既定の画像部分を人物が通過したか否かを判定して、前記建築物の前記画像部分に対応する領域内の人数を計測する人流計測部２と、前記計測された前記領域内の人数に基づいて、快適性に関する値を算出し、当該算出された値が閾値以上である範囲で、エネルギー消費量を削減するように前記建築物の設備を制御する設備制御部４とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギーを消費する設備が備えられた建築物に設置されているカメラにより取得された動画像に基づいて、画像中の人物領域を抽出し、前記動画像に含まれる既定の画像部分を人物が通過したか否かを判定して、前記建築物の前記画像部分に対応する領域内の人数を計測する人数計測手段と、
前記人数計測手段により計測された前記領域内の人数に基づいて、快適性に関する値を算出し、当該算出された値が閾値以上である範囲で、エネルギー消費量を削減するように前記建築物の設備を制御する設備制御手段と
を有する建築設備制御システム。
【請求項２】
前記人数計測手段により計測される前記領域内の人数に基づいて、時間情報と前記領域内の人数との対応関係を示す人流情報を生成する人流情報生成手段と、
前記人流情報生成手段により生成された人流情報を記憶する人流情報記憶手段と
をさらに有し、
前記設備制御手段は、前記人流情報記憶手段に記憶されている人流情報を用いて、前記建築物の設備を制御する
請求項１に記載の建築設備制御システム。
【請求項３】
前記時間情報は、季節、月、曜日、時刻および休日の少なくもいずれかを含む
請求項２に記載の建築設備制御システム。
【請求項４】
前記設備制御手段は、空調、換気、照明および自動販売機の少なくともいずれかを制御する
請求項１〜３のいずれかに記載の建築設備制御システム。
【請求項５】
コンピュータを含む建築設備制御システムにおいて、
エネルギーを消費する設備が備えられた建築物に設置されているカメラにより取得された動画像に基づいて、画像中の人物領域を抽出し、前記動画像に含まれる既定の画像部分を人物が通過したか否かを判定して、前記建築物の前記画像部分に対応する領域内の人数を計測する人数計測ステップと、
前記計測された前記領域内の人数に基づいて、快適性に関する値を算出し、当該算出された値が閾値以上である範囲で、エネルギー消費量を削減するように前記建築物の設備を制御する設備制御ステップと
を前記建築設備制御システムのコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建築物の設備を制御する建築設備制御システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の建築設備制御システムは、例えば、マンション、高層ビル、商業施設などの建築物の設備を制御する。このような制御では、在室者の快適性とともに、環境対策としてエネルギー消費量の削減が求められている。
【０００３】
特許文献１では、室内の人数を検出し、人数に応じて空調制御温度、外気取入量を制御することにより、快適な室内環境を維持しつつ省エネルギーを実現する空調機の制御方法が開示されている。
特許文献２では、ビデオカメラやＩＣカードによって在室者を検出し、在室者により入力される「暑い」「寒い」などの体感情報を用いて空調設定温度を調整することにより、省エネルギーを実現するとともに快適な空調環境を与えることができる空調温度制御装置が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１１３５４２号公報
【特許文献２】特開２００４−３７５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、人数を計測するための装置を建築物へ新たに設置することなく、また、人が被検知物を保持することなく、人の快適性損失を抑えつつ、建築物に設置されている設備のエネルギー消費量を削減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る建築設備制御システムは、エネルギーを消費する設備が備えられた建築物に設置されているカメラにより取得された動画像に基づいて、画像中の人物領域を抽出し、前記動画像に含まれる既定の画像部分を人物が通過したか否かを判定して、前記建築物の前記画像部分に対応する領域内の人数を計測する人数計測手段と、前記人数計測手段により計測された前記領域内の人数に基づいて、快適性に関する値を算出し、当該算出された値が閾値以上である範囲で、エネルギー消費量を削減するように前記建築物の設備を制御する設備制御手段とを有する。
【０００７】
請求項２に係る建築設備制御システムは、前記人数計測手段により計測される前記領域内の人数に基づいて、時間情報と前記領域内の人数との対応関係を示す人流情報を生成する人流情報生成手段と、前記人流情報生成手段により生成された人流情報を記憶する人流情報記憶手段とをさらに有し、前記設備制御手段は、前記人流情報記憶手段に記憶されている人流情報を用いて、前記建築物の設備を制御する。
【０００８】
請求項３に係る建築設備制御システムでは、前記時間情報は、季節、月、曜日、時刻および休日の少なくもいずれかを含む。
【０００９】
請求項４に係る建築設備制御システムでは、前記設備制御手段は、空調、換気、照明および自動販売機の少なくともいずれかを制御する。
【００１０】
請求項５に係るプログラムは、コンピュータを含む建築設備制御システムにおいて、エネルギーを消費する設備が備えられた建築物に設置されているカメラにより取得された動画像に基づいて、画像中の人物領域を抽出し、前記動画像に含まれる既定の画像部分を人物が通過したか否かを判定して、前記建築物の前記画像部分に対応する領域内の人数を計測する人数計測ステップと、前記計測された前記領域内の人数に基づいて、快適性に関する値を算出し、当該算出された値が閾値以上である範囲で、エネルギー消費量を削減するように前記建築物の設備を制御する設備制御ステップとを前記建築設備制御システムのコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に係る本発明によれば、人数を計測するための装置を建築物へ新たに設置することなく、また、人が被検知物を保持することなく、人の快適性損失を抑えつつ、建築物に設置されている設備のエネルギー消費量を削減することができる。
【００１２】
請求項２に係る本発明によれば、請求項１に係る本発明の効果に加えて、前記領域の将来の人数を予測して、前記建築物の設備を制御することができる。
【００１３】
請求項３に係る本発明によれば、請求項２に係る本発明の効果に加えて、季節、月、曜日、時刻および休日の少なくもいずれかに応じて、前記領域の将来の人数を予測することができる。
【００１４】
請求項４に係る本発明によれば、請求項１〜３のいずれかに係る本発明の効果に加えて、人物の快適性損失の低減とエネルギー消費量の削減とを、より柔軟に両立することができる。
【００１５】
請求項５に係る本発明によれば、人数を計測するための装置を建築物へ新たに設置することなく、また、人が被検知物を保持することなく、人の快適性損失を抑えつつ、建築物に設置されている設備のエネルギー消費量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る設備制御システム１およびこの設備制御システム１の制御対象である建築物１００の構成を示す図である。
図１に示すように、建築物１００は、設備１０２およびカメラ１１２を有する。建築物１００は、例えば、マンション、高層ビル、商業施設、病院、学校、美術館、博物館等である。
【００１７】
設備１０２は、エネルギーを消費するものである。本実施形態では、設備１０２には、空調１０４、換気１０６、照明１０８および自動販売機（自販機）１１０が含まれる。例えば、空調１０４は、スイッチのオンオフ、温度、湿度等について制御可能である。また例えば、換気１０６、照明１０８および自販機１１０は、スイッチのオンオフについて制御可能である。設備１０２の制御は、建築物１００の所定の領域（例えば、フロア、部屋など）毎に可能である。なお、設備１０２の内容は例示であり、設備１０２には、空調１０４等以外が含まれてもよい。
【００１８】
カメラ１１２は、例えば防犯カメラや監視カメラであり、建築物１００に予め設置されている。カメラ１１２は、例えば、建築物１００の出入口、廊下、階段、各部屋の出入口、エレベータ等に設置されている。したがって、人物が建築物１００の所定の領域に出入りする場合、当該人物はカメラ１１２により撮影される。カメラ１１２は、撮像した画像から動画像データを取得し、この取得された動画像データを設備制御システム１に対して出力する。なお、動画像は、時間的に連続する複数の静止画像を含む。また、以降、動画像データおよび静止画像データを、単に画像データと表すことがある。
【００１９】
設備制御システム１（建築設備制御システム）は、人流計測部２、人流データ管理部３、設備制御部４および制御信号出力部５を有する。設備制御システム１は、このような構成要素により、カメラ１１２により取得された動画像に基づいて建築物１００の各領域内の人数を計測し、計測されたデータを用いて建築物１００の設備１０２を制御する。例えば、設備制御システム１は、各部屋および各フロアの人数を計測し、これらの部屋などに設けられた設備１０２を制御する。
【００２０】
設備制御システム１において、人流計測部２（人数計測手段）は、カメラ１１２により取得された動画像に基づいて、建築物１００の各領域内の人数を計測する。より具体的には、人流計測部２は、各領域への人物の入退出を検出し、各領域内の人数の変化を計測する。人流計測部２は、時刻と各領域内の人数とを含む人流原データを、人流データ管理部３に対して出力する。
【００２１】
人流データ管理部３は、人流計測部２から出力される人流原データを受け付け、各領域内の人数を管理する。より具体的には、人流データ管理部３は、人流原データを加工し、この加工された人流データに基づいて、時間情報と各領域内の人数との対応関係を生成し保持する。以降、この対応関係を示すデータを、人流パターンデータと呼ぶ。
【００２２】
設備制御部４（設備制御手段）は、人流データ管理部３に管理されている各領域内の人数に基づいて、建築物１００の設備１０２を制御する。より具体的には、設備制御部４は、人流データ管理部３に管理されている人流パターンデータを取得し、この人流パターンデータに基づいて、設備１０２を制御するための制御情報を算出し、制御情報を制御信号出力部５に対して出力する。
【００２３】
制御信号出力部５は、設備制御部４から出力された制御情報を、制御信号として設備１０２に対して出力して、設備１０２を制御する。例えば、制御信号出力部５は、リレースイッチなどを用いて電気制御することにより、設備１０２を制御する。したがって、設備１０２は、設備制御部４により算出された制御情報に応じて、領域毎に制御される。なお、制御信号は、建築物１００に既設の回線を介して送信される。
【００２４】
図２は、本発明の実施形態に係る設備制御システム１のハードウェア構成を示す図である。
図２に示すように、設備制御システム１は、ＣＰＵ１２０、メモリ１２２、ハードディスク駆動装置等の記憶装置１２４、ネットワーク（不図示）を介して建築物１００のカメラ１１２および設備１０２とデータの通信を行う通信インタフェース（ＩＦ）１２６、キーボードおよびマウス等のポインティングデバイスを含む入力装置１２８、および液晶ディスプレイ等の表示装置１３０を有する。これらの構成要素は、バス１３２を介して互いに接続されている。なお、入力装置１２８および表示装置１３０は、例えばタッチパネルとして実現されてもよい。
【００２５】
設備制御システム１は、このようなハードウェア構成により、人流計測部２、人流データ管理部３および設備制御部４を実現する。以下、人流計測部２、人流データ管理部３および設備制御部４を詳述する。
【００２６】
図３は、人流計測部２の機能構成を示すブロック図である。
図３に示すように、人流計測部２は、画像処理部２０、時刻データ管理部２２および領域内人数管理部２４を有する。人流計測部２は、このような構成要素を含むプログラムが、設備制御システム１のメモリ１２２にロードされ、ＣＰＵ１２０で動作するＯＳ上で実行されることにより実現される。なお、人流計測部２の全部または一部の機能は、設備制御システム１に設けられたハードウェアにより実現されてもよい。また、後述する人流データ管理部３および設備制御部４も、同様にして実現される。
【００２７】
人流計測部２において、画像処理部２０は、複数のカメラ１１２により取得された画像データを入力し、この画像データに基づいて、建築物１００の所定位置を通過する人数を検出する。また、画像処理部２０は、エレベータ内に設置されているカメラ１１２により取得された画像データに基づいて、エレベータの着床階を判定する。例えば、画像処理部２０は、部屋やエレベータの出入口、廊下や階段の既定位置等を通過する人数を検出する。検出位置がエレベータの出入口である場合、画像処理部２０は、人が乗り降りした着床階を検出する。画像処理部２０は、検出された通過人数データを、領域内人数管理部２４に対して出力する。なお、画像処理部２０については、後で詳述する。
【００２８】
時刻データ管理部２２は、現在の時刻を管理し、時刻データを領域内人数管理部２４に対して出力する。時刻データは、例えば、日付、曜日、時刻等を含む。
【００２９】
領域内人数管理部２４は、画像処理部２０から出力される通過人数データおよび時刻データ管理部２２から出力される時刻データに基づいて、各時刻における建築物１００の各領域内の人数を算出する。より具体的には、時刻Ｔにおける領域ｉの人数をＮｉ（Ｔ）、その次の時刻Ｔ＋１における領域ｉに対応する検出位置の通過人数をｎｉとすると、時刻Ｔ＋１における領域ｉの人数Ｎｉ（Ｔ＋１）は、次式により算出される。
【００３０】
Ｎｉ（Ｔ＋１）＝Ｎｉ（Ｔ）＋ｎｉ
【００３１】
ここで、ｎｉが正である場合、ｎｉは領域ｉへの流入数を示し、ｎｉが負である場合、ｎｉは領域ｉからの流出数を示す。このようにして、領域内人数管理部２４は、各時刻において領域毎に領域内人数を算出し保持する。領域内人数管理部２４は、算出された各時刻における各領域内人数を、人流原データとして人流データ管理部３に対して出力する。
【００３２】
図４は、人流計測部２の画像処理部２０の詳細な機能構成を示すブロック図である。
図４に示すように、画像処理部２０は、通過人数検出部２００および着床階判定部２２０を有する。通過人数検出部２００は、オプティカルフロー（ＯＦ）抽出部２０２、背景モデル管理部２０４、移動物体検出部２０６、セグメント化部２０８および通過判定部２１０を有する。着床階判定部２２０は、画素データ抽出部２２２、着床階算出部２２４、判定結果記憶部２２６および誤差補正部２２８を有する。
【００３３】
通過人数検出部２００は、動画像中の人物を検出し、動画像に含まれる既定の画像部分（境界線）を人物が通過したか否かを判定して、境界線を通過した人数を検出し、当該境界線に対応する領域内の人数を検出する。例えば、境界線が部屋の出入口に設けられている場合、通過人数検出部２００は、部屋を出入りする人数を検出して、この部屋の在室者数を計測する。また例えば、境界線がエレベータの出入口に設けられている場合、通過人数検出部２００は、エレベータの着床階およびエレベータの出入りする人数を検出して、この着床階（フロア）にいる人数を計測する。
【００３４】
通過人数検出部２００において、ＯＦ抽出部２０２は、画像の各画素のＯＦを算出し、算出されたＯＦデータを、背景モデル管理部２０４および移動物体検出部２０６に対して出力する。ＯＦは、時間的に連続する静止画像から算出され、各画素が時間的にどの方向に動いたかを示す。より具体的には、まず、ＯＦ抽出部２０２は、各画素の動きベクトルを算出する。ここで、動きベクトルが空間的に滑らかに変化するという条件が成り立つものとする。さらに、画素（ｘ，ｙ）の時刻ｔにおける明るさをｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とすると、次の条件式が成り立つものとする。この条件の下で、ＯＦ抽出部２０２は、各画素のＯＦを算出する。
【００３５】
【数１】
2009294887.tif 000003
【００３６】
背景モデル管理部２０４は、画像データとＯＦ抽出部２０２により抽出されたＯＦデータとに基づいて、画像中の背景の画像部分を抽出し、抽出された画像部分を背景モデルとしてメモリ１２２および記憶装置１２４の少なくともいずれかに保存し、所定時間毎（例えば、１分毎、５分毎等）に更新する。背景モデル管理部２０４は、背景モデルデータを、移動物体検出部２０６に対して出力する。
【００３７】
より具体的には、背景モデル管理部２０４は、ＯＦが所定時間ほぼ０であり、かつ、抽出された画像部分の画素値（例えばＲＧＢ値）と保存されている背景モデルの画素値との差が所定範囲以内である場合、抽出された画像部分を、新たな背景モデルとして更新する。このように、背景モデルは逐次更新されるので、例えば、天候、建物の影、昼夜等による背景の変化に応じて、背景モデルも変化する。
【００３８】
移動物体検出部２０６は、画像データと、ＯＦ抽出部２０２により抽出されたＯＦデータと、背景モデル管理部２０４から出力された背景モデルデータとに基づいて、画像中の移動物体を検出し、移動物体の画像領域に関するデータを、セグメント化部２０８に対して出力する。より具体的には、移動物体検出部２０６は、画像データの画素値と背景モデルデータの画素値との差が閾値以上であり、かつ、抽出されたＯＦの値が閾値以上である画素を、移動物体であると判定する。
【００３９】
セグメント化部２０８は、画像データと移動物体検出部２０６により検出された移動物体の画像領域とに基づいて、人物毎のセグメント（分節）化を行い、人物毎にラベル付けを行う。セグメント化部２０８は、例えば、注目画素および近傍画素の画素値、ＯＦ、近傍時間の画素値および近傍画素のセグメントの類似性、ならびに頭部等の人物の特徴的形状パターンの有無などを指標として、セグメント化を行う。セグメント化部２０８は、ラベル付けされたセグメントデータを、通過判定部２１０に対して出力する。
【００４０】
通過判定部２１０は、セグメント化部２０８によりラベル付けされた、人物に相当する各移動物体が、画像中の境界線を通過したか否かを判定する。より具体的には、通過判定部２１０は、当該移動物体の画像領域の重心が境界線を通過したか否かを判定する。例えば、通過判定部２１０は、画像領域の重心の軌跡が境界線と交差する場合、移動物体が境界線を通過したと判定する。また、通過判定部２１０は、移動物体が境界線を通過する向きを判定する。通過判定部２１０は、境界線を通過した人数およびその向きを含む通過人数データを、領域内人数管理部２４に対して出力する。
【００４１】
着床階判定部２２０は、エレベータ内に設置されているカメラ１１２により取得された画像に基づいて着床階を判定する。人流計測部２は、各階に対応するランプが点灯することによりエレベータの着床階を表示する形式（第１の形式）と、着床階の数字が表示されることによりエレベータの着床階を表示する形式（第２の形式）のそれぞれについて、異なる手法を用いて着床階を判定する。まず、第１の形式のエレベータの着床階を判定する方法を説明する。なお、第２の形式のエレベータの着床階の判定方法については後述する。
【００４２】
着床階判定部２２０において、画素データ抽出部２２２は、画像データから、当該階のランプを含む画像部分の画素データｖｉ（ｉ＝１〜Ｊ）を、各階毎に抽出する。画素データ抽出部２２２は、抽出された各画素データを、着床階算出部２２４に対して出力する。
【００４３】
着床階算出部２２４は、各画素が後述する部分空間Ｕのいずれに含まれるかを判定し、当該階のランプが点灯している確率を、次式を用いて、各階毎に算出する。
【００４４】
【数２】
2009294887.tif 000004
【００４５】
ここで、Ｐｒｏｂ．[ｖｊが点灯画像の画素｜Ｕｋ]は、画素データｖｊが部分空間Ｕｋ（ｋ＝１〜ｎ）に含まれる場合、当該画素が当該階のランプが点灯する画像の画素である条件付き確率であって、各階毎に、予め求められている。以下、この条件付き確率の算出方法を説明する。
【００４６】
着床階算出部２２４は、まず、エレベータ内の画像からサンプル画像が抽出する。サンプル画像は、着床階を表す各階のランプが点灯／消灯する画像である。次に、着床階算出部２２４は、各階のサンプル画像毎に、画素データのＲＧＢ値を、それぞれｘ，ｙ，ｚ軸の座標値として３次元空間にプロットする。さらに、着床階算出部２２４は、この３次元空間を部分空間１〜ｎに分割し、各部分空間に含まれる画素データが、点灯したランプのサンプル画像である割合を算出する。このようにして、着床階算出部２２４は、上記の条件付き確率を、各階毎に算出する。なお、条件付き確率は、図示しない他のコンピュータにより算出され、着床階算出部２２４に保存されて用いられてもよい。
【００４７】
着床階算出部２２４は、算出された確率が最も高い階を、着床階と判定する。着床階算出部２２４は、算出された各階の確率および判定された着床階データを、判定結果記憶部２２６および誤差補正部２２８に対して出力する。
【００４８】
判定結果記憶部２２６は、着床階算出部２２４から出力された各階の確率および着床階データを記憶する。判定結果記憶部２２６は、メモリ１２２および記憶装置１２４の少なくともいずれかにより実現される。
【００４９】
誤差補正部２２８は、着床階算出部２２４により判定された着床階の誤差を補正する。より具体的には、誤差補正部２２８は、着床階算出部２２４から出力された着床階データを入力すると、判定結果記憶部２２６に記憶されている着床階データを読み出し、判定された着床階と、記憶されている着床階（当該判定の直前に判定された着床階）との差が２以上である場合、着床階を修正する。
【００５０】
誤差補正部２２８は、着床階を修正する場合、着床階算出部２２４から出力された各階の確率と、判定結果記憶部２２６に記憶されている各階の確率（当該出力の直前に出力された各階の確率）とを用いる。例えば、誤差補正部２２８は、各階の確率の大小関係に基づいて、着床階算出部２２４から出力された着床階および判定結果記憶部２２６に記憶されている着床階のいずれが誤っているかを判定して着床階を修正する。
【００５１】
誤差補正部２２８は、誤差が補正された着床階データを、領域内人数管理部２４に対して出力する。したがって、画像処理部２０は、エレベータ内に設置されたカメラ１１２により取得された動画像を入力すると、着床階データを含む通過人数データを、領域内人数管理部２４に対して出力する。
【００５２】
図５は、人流データ管理部３の機能構成を示すブロック図である。
図５に示すように、人流データ管理部３は、人流データ記憶部３０および人流シミュレーション部３２を有する。人流データ記憶部３０は、人流原データ記憶部３００、標準化人流データ記憶部３０２および人流パターンデータ記憶部３０４を有する。人流シミュレーション部３２は、人流データ標準化部３２０および人流パターンデータ生成部３２２を有する。
【００５３】
人流データ記憶部３０は、人流に関するデータを記憶する。人流データ記憶部３０は、メモリ１２２および記憶装置１２４の少なくともいずれかにより実現される。
【００５４】
人流データ記憶部３０において、人流原データ記憶部３００は、人流計測部２から出力される人流原データを記憶する。例えば、人流原データは、時刻ｔにおけるｉ番目の領域Ａｉの人数がｎである場合、（ｔ，Ａｉ，ｎ）の組により表される。人流原データ記憶部３００は、人流シミュレーション部３２からの問い合わせに応じて、記憶されている人流原データを出力する。なお、人流データ記憶部３０の他の構成要素も、同様にして、人流シミュレーション部３２から問い合わせに応答する。
【００５５】
標準化人流データ記憶部３０２は、人流原データが後述する人流データ標準化部３２０により加工された後の人流データ（標準化人流データ）を記憶する。標準化人流データは、各領域における一定時間毎の人数により表される。
【００５６】
人流パターンデータ記憶部３０４は、標準化人流データに基づいて後述する人流パターンデータ生成部３２２により生成される人流パターンデータを記憶する。人流パターンデータは、時間情報と各領域内の人数との対応関係を示す人流情報である。例えば、時間情報には、季節、月、曜日、時刻および休日の少なくもいずれかを含まれている。したがって、人流パターンデータにより、例えば、季節、月、曜日、時刻、休日による各領域内の人数の変動が表される。
【００５７】
人流シミュレーション部３２は、人流データ記憶部３０に記憶されている人流に関するデータに基づいて、人流データの標準化、人流パターンデータの生成およびノイズの除去を行う。
【００５８】
人流シミュレーション部３２において、人流データ標準化部３２０は、人流原データ記憶部３００に記憶されている人流原データを読み出し、人流原データを加工して標準化人流データを生成する。また、人流データ標準化部３２０は、領域内の人数が著しく増加または減少するデータを計測誤差と判定し、当該データを補正してノイズの除去を行う。例えば、人流データ標準化部３２０は、人流原データの人数が、予め決められた人数の上限値を超える場合、当該人数を上限値に補正する。また例えば、人流データ標準化部３２０は、人流原データの人数がマイナスを示す場合、当該人数を０に補正する。人流データ標準化部３２０は、生成された標準化人流データを、標準化人流データ記憶部３０２に保存する。
【００５９】
人流パターンデータ生成部３２２は、標準化人流データ記憶部３０２に記憶されている標準化人流データを読み出し、標準化人流データに基づいて人流パターンを解析し、人流パターンデータを生成する。人流パターンデータ生成部３２２は、生成された人流パターンデータを、人流パターンデータ記憶部３０４に保存する。より具体的には、時刻ｔにおけるｉ番目の領域Ａｉの人数をｎ（Ａｉ，ｔ）とすると、人流パターンデータ生成部３２２は、次式に基づいて、季節ｓｉ、月ｍｉ、曜日ｗｉ、時刻ｔｉおよび休日ｈの各パラメータを算出する。
【００６０】
ｎ（Ａｉ，ｔ）＝ｆ（ｓｉ，ｍｉ，ｗｉ，ｔｉ，ｈ）
【００６１】
図６は、設備制御部４の機能構成を示すブロック図である。
図６に示すように、設備制御部４は、設備稼働状況算出部４００、領域内人数算出部４０２、外部環境算出部４０４、領域内環境算出部４０６、快適性評価部４０８および制御情報生成部４１０を有する。設備制御部４は、このような構成要素により、人流データ管理部３に記憶されている人流パターンデータに基づいて、建築物１００の設備１０２を制御するための制御情報を生成する。
【００６２】
設備制御部４において、設備稼働状況算出部４００は、建築物１００の設備１０２が稼働することにより消費されるエネルギー量を算出する。ここで、微小時間Δｔにおける設備１０２のエネルギー消費量ｅΔｔは、そのときの設備稼働状況ｘを用いて、次式で表される。
【００６３】
ｅΔｔ＝ｆ１（ｘ）Δｔ
【００６４】
したがって、時刻Ｔ１からＴ２までのエネルギー消費量Ｅは、次式で表される。
【００６５】
【数３】
2009294887.tif 000005
【００６６】
設備稼働状況ｘを時間ｔの変数としてｘ＝ｃ（ｔ）と表すと、エネルギー消費量Ｅは、次式のように表される。
【００６７】
【数４】
2009294887.tif 000006
【００６８】
設備稼働状況算出部４００は、設備１０２に含まれる空調１０４、換気１０６、照明１０８および自販機１１０のそれぞれについて、この算出式を用いて、エネルギー消費量を算出する。設備稼働状況算出部４００は、算出されたエネルギー消費量を、設備稼働状況データとして領域内環境算出部４０６および制御情報生成部４１０に対して出力する。
【００６９】
領域内人数算出部４０２は、人流データ管理部３に記憶されている人流パターンデータを読み出し、人流パターンデータに基づいて、所定の時刻における所定の領域内の人数を算出する。より具体的には、領域内人数算出部４０２は、季節、月、曜日、時刻および休日の少なくともいずれかを含む時間情報ｓにおける所定の領域内の人数をｎとすると、次式のように関数ｆ２を用いて、領域内の人数ｎを算出し、算出された領域内人数データを領域内環境算出部４０６に対して出力する。
【００７０】
ｎ＝ｆ２（ｓ）
【００７１】
関数ｆ２は、人流パターンデータに対応する関数である。領域内人数算出部４０２は、関数ｆ２を用いて、任意の時間ｓにおける人数ｎを算出する。すなわち、時間情報ｓは、現在の時間情報だけでなく、未来の時間情報であってもよい。
【００７２】
外部環境算出部４０４は、対象となる領域内の環境に影響を与える外部環境（例えば、温度、湿度等）の状態を算出する。より具体的には、外部環境算出部４０４は、上述の時間情報ｓにおける外部環境をｖとすると、次式のように関数ｆ３を用いて、外部環境ｖを算出し、算出された外部環境データを領域内環境算出部４０６に対して出力する。
【００７３】
ｖ＝ｆ３（ｓ）
【００７４】
領域内環境算出部４０６は、設備稼働状況算出部４００から出力される設備稼働状況データ、領域内人数算出部４０２から出力される領域内人数データ、および外部環境算出部４０４から出力される外部環境データに基づいて、対象とする領域の環境（領域内環境）を算出する。例えば、領域内環境は、室内環境、フロア内環境等である。より具体的には、領域内環境算出部４０６は、任意の時刻ｓにおける領域内環境をｗとし、当該時刻までの設備稼働状況、領域内人数および外部環境を算出する関数をそれぞれｇ１、ｇ２およびｇ３とすると、次式のように関数ｆ４を用いて、領域内環境ｗを算出し、算出された領域内環境データを快適性評価部４０８に対して出力する。
【００７５】
【数５】
2009294887.tif 000007
【００７６】
快適性評価部４０８は、領域内環境算出部４０６から出力される領域内環境データに基づいて、領域内の快適性を評価する。より具体的には、快適性評価部４０８は、領域内環境ｗにおける当該領域内の快適性に関する評価値をｃとすると、次式のように関数ｆ５を用いて、評価値ｃを算出し、算出された快適性評価データを制御情報生成部４１０に対して出力する。
【００７７】
ｃ＝ｆ５（ｗ）
【００７８】
制御情報生成部４１０は、設備制御部４に含まれる他の構成要素を制御し、所定の契機で他の構成要素に処理を実行させ、設備稼働状況算出部４００から出力される設備稼働状況データおよび快適性評価部４０８から出力される快適性評価データを入力し、ある時間における設備１０２を制御するための制御変数を生成する。
【００７９】
より具体的には、制御情報生成部４１０は、快適性に関する評価値ｃが閾値Ｃ以上である範囲で、エネルギー消費量を削減する制御情報を生成する。すなわち、制御情報生成部４１０は、快適性を満たす必要のある時間帯をＳとすると、時間帯Ｓにおいて、次式を用いて、評価値ｃが閾値Ｃ以上である範囲で、エネルギー消費量を最小化する制御変数ｘ（制御情報）を算出する。
【００８０】
【数６】
2009294887.tif 000008
【００８１】
ここで、Ｘは、設備制御変数の集合を表す。時間帯Ｓには、制御変数ｘを求める時点だけでなく、先の時間も含まれてよい。
【００８２】
次に、本発明の実施形態に係る設備制御システム１の全体動作を説明する。
図７は、本発明の実施形態に係る設備制御システム１による人流データ取得処理Ｓ１０のフローチャートを示す。
図７に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、設備制御システム１の人流計測部２は、建築物１００に設置されているカメラ１１２により取得された画像データを入力する。
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、人流計測部２は、取得された画像データに基づいて、建築物１００の所定位置を通過する人数を検出する。
【００８３】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、人流計測部２は、画像データはエレベータ内に設置されているカメラ１１２により取得されたものであるか否かを判定する。人流計測部２は、画像データがエレベータ内のカメラ１１２により取得されたものである場合にはＳ１０６の処理に進み、そうでない場合にはＳ１０８の処理に進む。
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、人流計測部２は、エレベータの着床階を判定する。これにより、人流計測部２は、人が乗り降りした着床階を取得する。
【００８４】
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、人流計測部２は、建築物１００の所定位置を通過した人数に基づいて、建築物１００の各領域内の人数を算出する。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、人流計測部２は、人流原データを生成し、生成された人流原データを人流データ管理部３に対して出力する。
【００８５】
ステップ１１２（Ｓ１１２）において、人流データ管理部３は、人流原データを加工して標準化人流データを生成し、記憶する。
ステップ１１４（Ｓ１１４）において、人流データ管理部３は、記憶されている標準化人流データを読み出し、標準化人流データに基づいて人流パターンデータを生成し、記憶する。
【００８６】
図８は、本発明の実施形態に係る設備制御システム１による制御情報生成処理Ｓ２０を示すフローチャートである。なお、制御情報生成処理Ｓ２０は、上述した制御情報を最適化する手法の一例であり、制御情報の生成方法は、本例に限定されない。
【００８７】
図８に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、設備制御システム１の設備制御部４は、最適制御変数および最小エネルギー消費量を初期化する。より具体的には、制御情報生成部４１０は、最適制御変数ｘ'に所定値を設定し、当該変数に対応するエネルギー消費量を最小エネルギー消費量ｅ'に設定する。
【００８８】
ステップ２０２（Ｓ２０２）において、設備制御部４は、検討していない制御変数ｘを、検討対象に設定する。
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、設備制御部４は、設定された制御変数ｘの下での快適性の評価値を算出し、算出された評価値が条件を満たすか否かを判定する。設備制御部４は、快適性の評価値が条件を満たす場合（評価値が閾値以上である場合）にはＳ２０６の処理に進み、そうでない場合には、Ｓ２１０の処理に進む。
【００８９】
ステップ２０６（Ｓ２０６）において、設備制御部４は、当該制御変数ｘにより設備１０２が制御された場合におけるエネルギー消費量を算出し、算出されたエネルギー消費量が、設定されている最小エネルギー消費量ｅ'より小さいか否かを判定する。設備制御部４は、算出されたエネルギー消費量が最小エネルギー消費量ｅ'より小さい場合にはＳ２０８の処理に進み、そうでない場合にはＳ２１０の処理に進む。
【００９０】
ステップ２０８（Ｓ２０８）において、設備制御部４は、最適制御変数ｘ'および最小エネルギー消費量ｅ'を、それぞれ制御変数ｘおよび当該制御変数ｘにより設備１０２が制御された場合におけるエネルギー消費量に置き換える。
【００９１】
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、設備制御部４は、検討していない制御変数ｘが残っているか否かを判定する。設備制御部４は、検討していない制御変数ｘが残っている場合にはＳ２０２の処理に戻り、そうでない場合にはＳ２１２の処理に進む。
【００９２】
ステップ２１２（Ｓ２１２）において、制御情報生成部４１０は、最適制御変数ｘ'を制御情報として、制御信号出力部５に対して出力する。制御信号出力部５は、制御情報を入力し、当該制御情報に基づいて、各設備１０２に対応する制御信号を各設備１０２に対して出力する。これにより、建築物１００の各設備１０２のオンオフ、設定内容（例えば、温度、湿度等）が制御される。
【００９３】
なお、設備制御部４は、人流計測部２から出力される人流原データを入力してもよい。この場合、設備制御部４において、領域内人数算出部４０２が、人流原データを入力し、人流原データに含まれる所定の領域内の人数を、領域内環境算出部４０６に対して出力する。
【００９４】
また、上述した関数及び閾値は、必要に応じて調整可能である。例えば、快適性の算出に用いられる関数ｆ５は、快適性に対する使用者の許容度に応じて調整されてもよい。また、上述した関数は、数式により表されていなくてもよく、例えば、１以上の入力値に基づいて出力値が一意に決定されるテーブルが用いられてもよい。
【００９５】
次に、上述した第２の形式のエレベータの着床階を判定する方法を説明する。
第２の形式に対応する設備制御システム１は、着床階判定部２２０（図４）が着床階判定部２６０に置き換えられた構成を有する。
図９は、着床階判定部２６０を有する画像処理部２６の詳細な機能構成を示すブロック図である。なお、図９に示された各構成のうち、図４に示された構成と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。 
図９に示すように、画像処理部２６は、画像処理部２０から画素データ抽出部２２２および着床階算出部２２４が削除され、２値化部２６２および着床階算出部２６４が新たに追加された構成を有する。
【００９６】
画像処理部２６において、２値化部２６２は、画像データの各画素（例えば、２５６階調）を明るさに基づいて２値化する。２値化部２６２は、２値化された画像データを着床階算出部２６４に対して出力する。
【００９７】
着床階算出部２６４は、２値化部２６２から出力される画像データを入力し、ニューラルネットワークを用いて着床階を算出し、着床階データを出力する。より具体的には、着床階算出部２６４は、画像データの画素数を入力層の素子数とし、階数を出力層の素子数とする学習済みのニューラルネットワークを保持する。着床階算出部２６４は、２値化された画像データをニューラルネットワークの入力層に入力し、出力層に出力される結果から着床階を判定する。なお、ニューラルネットワークの中間層の素子数、中間層の数などは特に限定されない。
【００９８】
着床階算出部２６４は、着床階を表示する表示装置において各階数が表示されている時に取得された画像データのうち、表示装置を含む画像部分をサンプル画像として用いて、着床階の画像パターンを予め学習しておく。すなわち、着床階算出部２６４は、当該画像部分が２値化された画像データを入力し、例えばバックプロパゲーション法を用いて、各素子間の重み係数を算出しておく。着床階算出部２６４は、このようにして算出された重み係数を用いて着床階を算出する。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の実施形態に係る設備制御システムおよびこの設備制御システムの制御対象である建築物の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る設備制御システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】人流計測部の機能構成を示すブロック図である。
【図４】人流計測部の画像処理部の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図５】人流データ管理部の機能構成を示すブロック図である。
【図６】設備制御部の機能構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施形態に係る設備制御システムによる人流データ取得処理のフローチャートを示す。
【図８】本発明の実施形態に係る設備制御システムによる制御情報生成処理を示すフローチャートである。
【図９】異なる実施例の着床階判定部を有する画像処理部の詳細な機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１００】
１    設備制御システム
１２０    ＣＰＵ
１２２    メモリ
１２４    記憶装置
１２６    通信ＩＦ
１２８    入力装置
１３０    表示装置
１３２    バス
２    人流計測部
２０    画像処理部
２００    通過人数検出部
２０２    オプティカルフロー抽出部
２０４    背景モデル管理部
２０６    移動物体検出部
２０８    セグメント化部
２１０    通過判定部
２２０    着床階判定部
２２２    画素データ抽出部
２２４    着床階算出部
２２６    判定結果記憶部
２２８    誤差補正部
２２    時刻データ管理部
２４    領域内人数管理部
２６    画像処理部
２６０    着床階判定部
２６２    ２値化部
２６４    着床階算出部
３    人流データ管理部
３０    人流データ記憶部
３００    人流原データ記憶部
３０２    標準化人流データ記憶部
３０４    人流パターンデータ記憶部
３２    人流シミュレーション部
３２０    人流データ標準化部
３２２    人流パターンデータ生成部
４    設備制御部
４００    設備稼働状況算出部
４０２    領域内人数算出部
４０４    外部環境算出部
４０６    領域内環境算出部
４０８    快適性評価部
４１０    制御情報生成部
５    制御信号出力部
【図１】
2009294887.tif 000009
【図２】
2009294887.tif 000010
【図３】
2009294887.tif 000011
【図４】
2009294887.tif 000012
【図５】
2009294887.tif 000013
【図６】
2009294887.tif 000014
【図７】
2009294887.tif 000015
【図８】
2009294887.tif 000016
【図９】
2009294887.tif 000017