(57)【要約】  コンピュータが、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し（Ｓ６）、前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し（Ｓ７）、前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し（Ｓ８）、認識した前記人物の口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し（Ｓ１８）、生成した前記制御信号を出力する、情報処理方法。
2019239812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、
認識した前記人物の口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、
生成した前記制御信号を出力する、
情報処理方法。
【請求項２】
前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、及び前記人物の口が手で覆われている状態のいずれかを認識する、
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識する、
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、前記人物の口がハンカチ又は衣類で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識する、
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項５】
さらに、前記画像から、前記人物が咳またはくしゃみが検出された時点の前記人物の顔の向きを認識し、
前記風向は、前記顔の向きが正面を向いている場合と、前記顔の向きが下方を向いている場合とでは、異ならせる、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
さらに、前記画像から前記人物の位置座標を計算し、
前記制御信号は、認識した前記人物の口元の状態と、記位置座標とに基づいて、生成される、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記位置座標に基づいて、複数の気流発生装置から前記気流発生装置が選択される、
請求項６記載の情報処理方法。
【請求項８】
処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記処理は、
所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、
前記口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、
生成した前記制御信号を出力することを含む
プログラム。
【請求項９】
所定の空間を撮像するカメラと、
前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置と、
情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記カメラが前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮影した前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、
前記口元の状態に基づいて、前記気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、
生成した前記制御信号を出力する、
情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、咳又はくしゃみが検出された所定の空間の気流を制御する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムに関するに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インフルエンザを始めとする多くの感染症は、例えば、接触感染、飛沫感染または空気感染により、人と人との間で伝播する。特に、施設内などにおける感染者の発生は、施設全体への集団感染に繋がるおそれがあるため、対策が急務である。例えば、介護施設などの高齢者が多く居住している施設では、感染症が重症化し易く、最悪の場合では感染症に感染した高齢者が死亡するおそれもある。そこで、介護施設内では、介護者のマスクの着用及び手指衛生の徹底などの個人レベルでの感染症対策が行われている。また、インフルエンザでは、飛沫感染又は空気感染が主要な感染経路と考えられており、感染症対策という観点からは、感染者による咳又はくしゃみに曝露したか否かは重要である。【０００３】
例えば、特許文献１には、感染者が飛沫を生じさせる動作をしたことを検出し、感染者が飛沫を生じさせる動作をしたことを検出した場合に、感染者が飛沫を生じさせる動作をした場所に被検査者がいたか否かを判断し、被検査者がいたと判断した場合に、当該被検査者の識別情報を出力する技術が開示されている。【０００４】
また、非特許文献１には、室内が換気されている空調室内において、感染者が咳をした場合にどのように飛沫が飛散するかをシミュレーションした結果が開示されている。【０００５】
この結果によれば、１０［ｍ／ｓ］の初速度で人が咳をした場合には、５［ｓ］程度で１［ｍ］先の感受者に飛沫が到達し、感受者は曝露される。その後は、数十秒以上かけながら、感受者の周囲に飛沫が拡散していく。【０００６】
ただし、この非特許文献１での換気の条件は通常期待される換気量より多く設定されているため、飛沫の拡散時間が短く見積もられている。しかし、大まかに飛沫の挙動としては、飛沫が５〜１０［ｓ］の間に非定常性の咳気流に乗って高速に飛散する第１フェーズと、第１フェーズ以降に飛沫が空気抵抗により急速に減速し、室内気流により運搬される第２フェーズとの２つのフェーズに分類されることが分かる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−１１７４１６号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｚｈｉｑｉａｎｇ  Ｋａｎｇ、Ｕｉｘｉａｎ  Ｚｈａｎｇ、Ｈｏｎｇｂｏ  Ｆａｎ、Ｇｕｏｈｕｉ  Ｆｅｎｇ、「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｏｕｇｈｅｄ  Ｄｒｏｐｌｅｔｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ａｉｒ−Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｒｏｏｍ」、Ｐｒｏｃｅｄｉａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、２０１５年１２月、ｐ．１１４−１２１
【発明の概要】
【０００９】
しかしながら、上記従来の技術では、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができず、更なる改善が必要とされていた。
【００１０】
本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる技術を提供するものである。
【００１１】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、認識した前記人物の口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、生成した前記制御信号を出力する。
【００１２】
尚、この包括的又は具体的な態様は、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記録媒体を含む。
【００１３】
本開示によれば、局在している飛沫を拡散させて濃度を均一にすることができるので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる。
【００１４】
本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の実施の形態１における気流制御システムの構成を示す図
【図２】本実施の形態１において、対象者により咳又はくしゃみがされたことを画像から検出する第１の方法について説明するための図
【図３】本実施の形態１において、対象者により咳又はくしゃみがされたことを画像から検出する第２の方法について説明するための図
【図４】本実施の形態１において、対象者の口の面積又は対象者の顔と手との間の距離の時系列変化の一例を示す図
【図５】気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空調機器である場合における第１の気流制御テーブルの一例を示す図
【図６】空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空気清浄機は駆動されず、空調機器が駆動され、水平方向から３０度の向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図
【図７】空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空気清浄機は駆動されず、空調機器が駆動され、水平方向から９０度下向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図
【図８】気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空気清浄機である場合における第２の気流制御テーブルの一例を示す図
【図９】空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空調機器は駆動されず、空気清浄機が駆動され、水平方向から９０度上向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図
【図１０】空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空調機器は駆動されず、空気清浄機が駆動され、水平方向から４５度上向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図
【図１１】気流制御システムが２台の気流発生装置を備え、２台の気流発生装置がそれぞれ空調機器及び空気清浄機である場合における第３の気流制御テーブルの一例を示す図
【図１２】本実施の形態１における気流制御装置の動作を説明するための第１のフローチャート
【図１３】本実施の形態１における気流制御装置の動作を説明するための第２のフローチャート
【図１４】本実施の形態１における気流発生装置の動作を説明するためのフローチャート
【図１５】本開示の実施の形態２における気流制御システムの構成を示す図
【図１６】本実施の形態２における気流制御装置の動作を説明するための第１のフローチャート
【図１７】本実施の形態２における気流制御装置の動作を説明するための第２のフローチャート
【図１８】本開示の実施の形態３における気流制御システムの構成を示す図
【図１９】本実施の形態３におけるカメラの動作を説明するためのフローチャート
【図２０】本実施の形態３における気流制御装置の動作を説明するためのフローチャート
【図２１】本開示の実施の形態４における気流制御システムの構成を示す図
【図２２】本実施の形態４におけるカメラの動作を説明するためのフローチャート
【図２３】本開示の感染リスク評価システムの構成を示す図
【図２４】本開示の感染リスク評価システムにおいて、感染リスク評価テーブル記憶部に記憶される感染リスク評価テーブルの一例を示す図
【図２５】本開示の感染リスク評価装置の動作を説明するための第１のフローチャート
【図２６】本開示の感染リスク評価装置の動作を説明するための第２のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（本開示の基礎となった知見）
上記の従来の技術では、感染のおそれのある者を推定することはできるが、感染前に感受者の感染を防ぐことは困難である。すなわち、感染者の咳又はくしゃみに感受者が暴露された結果、飛沫感染又は空気感染による感染を防止することは困難である。
【００１７】
人は、様々な状態で咳又はくしゃみをする。例えば、多くの人は、咳又はくしゃみをする際に、鼻及び口元など顔の一部を手で覆う動作を行う。また、人は、マスクをした状態で咳又はくしゃみをする場合もある。このような咳又はくしゃみをする際の人の状態に応じて、飛沫の挙動は異なる。
【００１８】
例えば、顔の一部を手で覆った状態で、咳又はくしゃみをした場合、飛沫の多くは拡散せず、手に付着する。より粒径の小さな飛沫又は飛沫核は、手の間隙から漏れ出すことになるが、その際には手で覆ったことによる圧力損失により、その対流速度は部屋の風速と同じ程度になることが期待される。すなわち、この場合、飛沫は感染者の周囲に局在し、ほぼ静止していると言える。この場合には、感染者の周囲に残った飛沫を速やかに周囲に拡散させることが重要である。
【００１９】
以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、認識した前記人物の口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、生成した前記制御信号を出力する。
【００２０】
この構成によれば、所定の空間内において人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の口元の状態が認識され、認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号が生成される。
【００２１】
したがって、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在している場所に気流を発生させることにより、局在している飛沫を拡散させて濃度を均一にすることができるので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる。
【００２２】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、及び前記人物の口が手で覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【００２３】
この構成によれば、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在する場所は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、及び人物の口が手で覆われている状態のいずれであるかに基づいて、気流を発生させる場所を決定することにより、局在している飛沫をより確実に拡散させることができる。
【００２４】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【００２５】
この構成によれば、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在する場所は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態と、人物の口がマスクで覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかに基づいて、気流を発生させる場所を決定することにより、局在している飛沫をより確実に拡散させることができる。
【００２６】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、前記人物の口がハンカチ又は衣類で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【００２７】
この構成によれば、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在する場所は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態と、人物の口がハンカチ又は衣類で覆われている状態と、人物の口がマスクで覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチ又は衣類で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかに基づいて、気流を発生させる場所を決定することにより、局在している飛沫をより確実に拡散させることができる。
【００２８】
また、上記の情報処理方法において、さらに、前記画像から、前記人物が咳またはくしゃみが検出された時点の前記人物の顔の向きを認識し、前記風向は、前記顔の向きが正面を向いている場合と、前記顔の向きが下方を向いている場合とでは、異ならせてもよい。
【００２９】
この構成によれば、人物の顔が正面を向いている状態で咳又はくしゃみをした場合、飛沫は人物の正面の前方に向かって飛散し、人物の顔が下方を向いている状態で咳又はくしゃみをした場合、飛沫は、所定の空間の下方に局在することになるので、人物の顔が正面を向いている場合と、人物の顔が下方を向いている場合とで、気流発生装置から送出される空気の風向を異ならせることにより、飛沫が局在する場所に的確に気流を発生させることができる。
【００３０】
また、上記の情報処理方法において、さらに、前記画像から前記人物の位置座標を計算し、前記制御信号は、認識した前記人物の口元の状態と、記位置座標とに基づいて、生成されてもよい。
【００３１】
この構成によれば、人物による咳またはくしゃみが検出された際の人物の口元の状態と、人物のいる位置座標とに基づいて、飛沫が局在する場所をより正確に特定することができる。
【００３２】
また、上記の情報処理方法において、前記位置座標に基づいて、複数の気流発生装置から前記気流発生装置が選択されてもよい。
【００３３】
この構成によれば、気流発生装置は、複数の気流発生装置を含む。そして、複数の気流発生装置のうち、計算された人物のいる位置座標に応じて、制御する気流発生装置が選択される。したがって、例えば、複数の気流発生装置のうち、咳又はくしゃみをした人物がいる位置に最も近い気流発生装置から、飛沫が局在する場所に空気を送出することにより、局在している飛沫をより効率的かつ速やかに拡散させることができる。
【００３４】
本開示の他の態様に係るプログラムは、処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記処理は、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、前記口元の状態に基づいて、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、生成した前記制御信号を出力することを含む。
【００３５】
この構成によれば、所定の空間内において人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の口元の状態が認識され、認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号が生成される。
【００３６】
したがって、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在している場所に気流を発生させることにより、局在している飛沫を拡散させて濃度を均一にすることができるので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる。
【００３７】
本開示の他の態様に係る情報処理システムは、所定の空間を撮像するカメラと、前記所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置と、情報処理装置と、を備え、前記情報処理装置は、前記所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、前記カメラが前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮影した前記所定の空間の画像を取得し、前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、前記口元の状態に基づいて、前記気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成し、生成した前記制御信号を出力する。
【００３８】
この構成によれば、所定の空間内において人物による咳または及びくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳または及びくしゃみをした際の人物の口元の状態が認識され、認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号が生成される。
【００３９】
したがって、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在している場所に気流を発生させることにより、局在している飛沫を拡散させて濃度を均一にすることができるので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる。
【００４０】
以下、図面を使用して本開示の実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【００４１】
（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１における気流制御システムの構成を示す図である。図１に示す気流制御システムは、情報処理システムの一例であり、気流制御装置１及び気流発生装置２を備える。
【００４２】
気流制御装置１は、情報処理装置の一例であり、所定の空間内の気流を制御する。気流制御装置１は、所定の空間内の壁又は天井に配置される。所定の空間は、カメラなどが設置できる空間であればよく、例えば、介護施設のコミュニティルーム又は病院の待合室であってもよい。また、所定の空間は、電車の車内など比較的狭い空間であってもよい。
【００４３】
気流発生装置２は、所定の空間内に気流を発生させる。気流発生装置２は、例えば、冷房及び／又は暖房機能を有する空調機器、空気清浄機能を有する空気清浄機、又は送風機能を有する送風機である。気流発生装置２は、所定の空間内に配置される。気流発生装置２は、風向及び風量を変更する機能を有する。
【００４４】
気流制御装置１は、ネットワークを介して気流発生装置２と互いに通信可能に接続されている。ネットワークは、例えば、イントラネット又はインターネットである。
【００４５】
気流制御装置１は、カメラ１１、マイクロフォン１２、プロセッサ１３、メモリ１４及び通信部１５を備える。
【００４６】
カメラ１１は、所定の空間内に設置され、所定の空間内を撮影する。カメラ１１は、所定の空間内にいる対象者の画像を取得する。対象者は、気流制御装置１が設置された空間内に滞在している人物である。
【００４７】
ここで、気流制御装置１は、対象者が感染症に感染しているか否かは判断せず、咳又はくしゃみをした対象者を感染者として取り扱う。人が感染症に罹患すると、感染性を有する期間と症状がある期間とに遷移し、通常、２つの期間は異なる。症状が発症する前に感染性を有しているか否かを判断することは現時点の技術では難しく、感染者と判断できるのは感染性を有してかなりの時間が経った後である。このため、感染者という文言は、症状が現れたり、医師が診断したりするなど何かしらの測定によって感染性を有することが確認された個人に対して用いる。
【００４８】
カメラ１１は、室内を監視するカメラであり、対象者を幅広く検出できるように、天井などに設置され、連続的に室内の動画を取得する。カメラ１１は、室内全域を撮影するために、一定時間で撮影領域をスイープする回転部を更に備えていてもよい。このように、カメラ１１が回転部を備えることで、２０畳以上のより広い空間においても１台のカメラ１１で室内全体を撮影することができる。
【００４９】
マイクロフォン１２は、所定の空間内に設置され、所定の空間内の音声を集音する。マイクロフォン１２は、所定の空間内にいる対象者の音声を取得する。
【００５０】
なお、本実施の形態１において、カメラ１１及びマイクロフォン１２は、気流制御装置１の内部に設けられていてもよいし、気流制御装置１の外部に設けられていてもよい。カメラ１１及びマイクロフォン１２が気流制御装置１の外部に設けられている場合、気流制御装置１は、カメラ１１及びマイクロフォン１２と有線又は無線により通信可能に接続される。
【００５１】
プロセッサ１３は、画像処理部１３１、咳／くしゃみ検出部１３２、人物状態判定部１３３及び制御信号生成部１３４を備える。メモリ１４は、例えば、半導体メモリであり、画像記憶部１４１、機器情報記憶部１４２及び気流制御テーブル記憶部１４３を備える。
【００５２】
画像記憶部１４１は、カメラ１１によって撮影された画像を記憶する。カメラ１１は、所定の空間内を撮影した画像を画像記憶部１４１に記憶させる。
【００５３】
画像処理部１３１は、所定の空間内を撮影した画像を画像記憶部１４１から取得する。画像処理部１３１は、取得した画像に画像処理を行い、対象者の顔、鼻、口、手、衣類、マスクの有無、及び室内における対象者の位置などの人の特徴を抽出する。なお、画像処理部１３１は、特徴の抽出に、機械学習又は深層学習を用いてもよいし、顔の検出などにはＨａａｒ−Ｌｉｋｅ抽出器など広く知られている特徴抽出器を用いてもよい。画像処理部１３１は、特徴を抽出する際には、口及び顔などの抽出した各特徴の重心位置又は面積などの情報と、室内の対象者の位置情報とを併せて検出する。
【００５４】
咳／くしゃみ検出部１３２は、所定の空間内にいる人物による咳又はくしゃみを検出する。対象者が咳又はくしゃみをした場合には、咳／くしゃみ検出部１３２が咳又はくしゃみを検出する。
【００５５】
咳／くしゃみ検出部１３２は、室内空間中で人が咳又はくしゃみをしたことを検出する。咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声と、カメラ１１によって撮影された画像とを用いて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。
【００５６】
例えば、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声の音量が閾値以上であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声の音量が閾値以上であると判定した場合、所定の空間内にいる人物により咳またはくしゃみが行われたと判定する。閾値としては、例えば、７０ｄＢを用いればよい。なお、マイクロフォン１２と人との間の距離によって、検出される音量が異なるため、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像からマイクロフォン１２と人との間の距離を算出し、算出した距離に応じて閾値を補正してもよい。
【００５７】
また、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声のスペクトル解析を行い、解析結果に基づいて機械学習などのアルゴリズムによって咳又はくしゃみを検出してもよい。この場合、咳又はくしゃみに特有のスペクトルパターンを用いて検出することができるので、検出の精度が上がる。
【００５８】
また、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像から、所定の空間内にいる人物による咳及びくしゃみの少なくとも一方を検出する。カメラ１１は、動画を取得している。そのため、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像処理部１３１によって抽出された特徴を用いて、対象者の動作パターンを検出することができる。例えば、人は、咳又はくしゃみをする直前の動作として、口を手で覆う、又は目をつむるなどの特徴的な動作を行う。そのため、咳／くしゃみ検出部１３２は、咳又はくしゃみをする際の特徴的な動作を検出することにより、所定の空間内にいる人物が咳またはくしゃみをしたことを検出することができる。
【００５９】
咳／くしゃみ検出部１３２は、カメラ１１からの画像から検出した動作パターンを利用することができる。例えば、咳／くしゃみ検出部１３２は、咳又はくしゃみの直前の特徴的な動作を機械学習した分類器を用いて判定してもよい。
【００６０】
また、より簡単には、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像から抽出した顔の重心位置と手の重心位置との間の距離を計算し、顔の重心位置と手の重心位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判定してもよい。
【００６１】
図２は、本実施の形態１において、対象者により咳又はくしゃみがされたことを画像から検出する第１の方法について説明するための図である。
【００６２】
咳／くしゃみ検出部１３２は、画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判断し、距離が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみを検出する。
【００６３】
まず、画像処理部１３１は、画像Ｇ１から、対象者の顔を示す顔領域ＦＲと、対象者の右手を示す右手領域ＲＨと、対象者の左手を示す左手領域ＬＨとを抽出する。このとき、抽出される顔領域ＦＲ、右手領域ＲＨ及び左手領域ＬＨは、矩形状である。さらに、画像処理部１３１は、顔領域ＦＲの重心位置と、右手領域ＲＨの重心位置と、左手領域ＬＨの重心位置とを算出する。
【００６４】
咳／くしゃみ検出部１３２は、顔領域ＦＲの横幅ｆｗと、顔領域ＦＲの重心位置と右手領域ＲＨの重心位置との間の距離ｒ１と、顔領域ＦＲの重心位置と左手領域ＬＨの重心位置との間の距離ｒ２とが下記の式（１）を満たすか否かを判定する。
【００６５】
ｍｉｎ（ｒ１／ｆｗ，ｒ２／ｆｗ）＜０．５・・・・（１）
上記の式（１）において、ｍｉｎ（  ）は、与えられた引数のうち、最小の値を返す関数である。すなわち、咳／くしゃみ検出部１３２は、ｒ１／ｆｗとｒ２／ｆｗとのうちの小さい方の値と、０．５とを比較する。
【００６６】
咳／くしゃみ検出部１３２は、上記の式（１）を満たすと判定した場合、所定の空間内にいる人物が咳またはくしゃみをしたと判定する。一方、咳／くしゃみ検出部１３２は、上記の式（１）を満たさないと判定した場合、所定の空間内にいる人物が咳をしていない、かつ、所定の空間内にいる人物がくしゃみしていないと判定する。
【００６７】
また、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像から抽出した口の面積が閾値以下であるか否かを判定してもよい。
【００６８】
図３は、本実施の形態１において、対象者により咳又はくしゃみがされたことを画像から検出する第２の方法について説明するための図である。
【００６９】
咳／くしゃみ検出部１３２は、画像に含まれる人物の口の面積が閾値以下であるか否かを判断し、面積が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみを検出してもよい。
【００７０】
まず、画像処理部１３１は、画像Ｇ２から、対象者の口を示す口領域ＭＲを抽出する。このとき、抽出される口領域ＭＲは、矩形状である。さらに、画像処理部１３１は、口領域ＭＲの面積Ｓ（ｔ）を算出する。
【００７１】
咳／くしゃみ検出部１３２は、口領域ＭＲの面積Ｓ（ｔ）が閾値以下であるか否かを判定する。具体的には、咳／くしゃみ検出部１３２は、口領域ＭＲの面積Ｓ（ｔ）と、口領域ＭＲの面積の時系列値の幾何平均値Ｓ０とが下記の式（２）を満たすか否かを判定する。
【００７２】
Ｓ（ｔ）／Ｓ０＜０．２・・・・（２）
咳／くしゃみ検出部１３２は、上記の式（２）を満たすと判定した場合、所定の空間内にいる人物が咳またはくしゃみをしたと判定する。一方、咳／くしゃみ検出部１３２は、上記の式（２）を満たさないと判定した場合、所定の空間内にいる人物が咳をしていない、かつ、所定の空間内にいる人物がくしゃみをしていないと判定する。
【００７３】
図４は、本実施の形態１において、対象者の口の面積又は対象者の顔と手との間の距離の時系列変化の一例を示す図である。
【００７４】
図４に示すように、対象者の口の面積Ｓ（ｔ）又は対象者の顔と手との間の距離ｒ（ｔ）は、時刻ｔ１において、閾値以下になっている。そのため、咳／くしゃみ検出部１３２は、時刻ｔ１において、対象者により咳又はくしゃみが行われたことを検出する。
【００７５】
なお、検出方法については対象者の状態に応じて切り替えてもよい。例えば、マスクを着用している人に対しては口がマスクで覆われているため、機械学習済みの分類器を用いるか、又は手と顔との間の距離を用いて検出してもよい。メモリ１４は、抽出した特徴又は検出した動作パターンを記憶してもよく、必要に応じて、制御信号生成部１３４はこれらの情報を参照してもよい。
【００７６】
また、人の特徴を抽出する際には、カメラ１１と人との間の距離によって、検出される口の面積又は手と口との間の距離が変わる。そのため、咳／くしゃみ検出部１３２は、顔の横幅などを基準として規格化した長さを用いて、口の面積又は手と口との間の距離を計算してもよい。咳／くしゃみ検出部１３２は、規格化した長さを用いることで、カメラ１１と対象者との位置に依存せず、咳又はくしゃみを判定することができる。また、所定の空間内に大きさ及び位置が既知の複数の格子パターンが配置されてもよく、画像処理部１３１は、画像に含まれる格子パターンの大きさ及び位置に基づいて、カメラキャリブレーションを行ってもよい。カメラキャリブレーションを行うことで、所定の空間内における対象者の絶対的な位置をより正確に定めることができる。
【００７７】
なお、気流制御装置１は、複数のカメラを備えてもよい。これにより、１台のカメラをスイープさせることなく、広範囲を撮影することができるだけでなく、カメラキャリブレーションがより容易になる。
【００７８】
また、咳又はくしゃみの検出精度を上げるために、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像及び音声から、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。例えば、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声の音量が閾値以上であると判定され、かつカメラ１１によって撮影された画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であると判定された場合、対象者により咳又はくしゃみがされたことを検出してもよい。咳又はくしゃみの検出に、画像を用いず、音声を用いた場合には、誤検出の可能性があるが、画像と音声とを組み合わせて検出することにより、咳又はくしゃみの検出精度を上げることができる。メモリ１４は、咳又はくしゃみの検出結果を記憶してもよく、必要に応じて、制御信号生成部１３４はこの情報を参照してもよい。
【００７９】
なお、本実施の形態１において、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２によって集音された音声を用いて、画像を用いず、対象者により咳又はくしゃみがされたことを検出してもよい。
【００８０】
人物状態判定部１３３は、人物による咳又はくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳又はくしゃみをした際の人物の口元の状態を認識する。
【００８１】
人物状態判定部１３３は、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチ又は衣類（例えば、上着の袖）で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識する。また、人物状態判定部１３３は、人物による咳又はくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳又はくしゃみをした際の人物の顔の向きを認識する。さらに、人物状態判定部１３３は、人物による咳又はくしゃみが検出された際に取得した画像から、所定の空間内における人物の位置座標を計算する。
【００８２】
人物状態判定部１３３は、咳／くしゃみ検出部１３２によって咳又はくしゃみが検出された際の画像を参照し、対象者の状態を認識する。対象者の口元の状態とは、咳又はくしゃみを行った際に、対象者の口元などの顔の一部が手で覆われている状態、対象者の口元などの顔の一部がハンカチ又は衣類の袖で覆われている状態、対象者の顔が何も覆われていない状態、及び対象者の口元などの顔の一部がマスクで覆われている状態のいずれかを表す。制御信号生成部１３４は、対象者の状態に基づいて気流発生装置２の気流制御パターンを計算する。
【００８３】
例えば、対象者が口を手で覆った状態で咳又はくしゃみをした場合、大きな飛沫は手に付着することになるため、飛沫感染又は空気感染にほとんど寄与しないが、小さな飛沫又は飛沫核などの粒径の小さな粒子は手の隙間から漏れ出すおそれがある。ただし、手で覆われたことにより圧力損失が高い状態になるので、小さな粒子は対象者の周囲に留まり、室内の換気によって徐々に排気される。
【００８４】
また、対象者がマスクをしていた状態で咳又はくしゃみをした場合にも、飛沫のほとんどはマスクのフィルター上に捕集されることになる。しかしながら、マスクの着用状態によっては、フィルターに捕集されにくい０．３［μｍ］程度の粒径の微粒子がマスクの隙間から漏れ出すおそれがある。
【００８５】
したがって、対象者が口を手で覆った状態、及び対象者がマスクをしていた状態で咳又はくしゃみをした場合には、対象者の周囲にウイルスが局在している可能性があり、空気感染を防ぐためには、局在しているウイルスを速やかに拡散させる必要がある。そこで、例えば、画像処理によって対象者の位置は認識することができるので、対象者が口を手で覆った状態、及び対象者がマスクをしていた状態で咳又はくしゃみをした場合、気流発生装置２は、対象者のいる方向に空気が送出されるように風向を制御する。これにより、局在したウイルスを速やかに拡散させることができる。なお、気流発生装置２は、風向を制御するだけでなく、風速を制御してもよい。対象者と気流発生装置２との位置関係に基づいて風速を制御することで、より効率よく気流を制御することができる。
【００８６】
次に、対象者が口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをした場合には、飛沫又は飛沫核は、咳気流に乗って高速に空間中に飛散する。統計的には咳の初速度は１０［ｍ／ｓ］程度であり、０．５［ｓ］程度持続することが分かっており、実際、非特許文献１においても、咳の初速度として１０［ｍ／ｓ］が用いられている。そして、対象者が口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをした場合には、ウイルスは、約５〜１０［ｓ］程度で１〜１．５［ｍ］先まで飛散し、その後、空気抵抗により急速に減速することになる。咳又はくしゃみが発生してから５〜１０［ｓ］以内に気流により飛沫又は飛沫核を拡散させるのは難しいが、空気抵抗により急激に減速する対象者の１［ｍ］先であれば、ウイルスは、対象者の１［ｍ］先に到達した後、数十秒以上にわたってその周囲に局在している。したがって、対象者が口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをした場合、対象者の正面から１〜１．５［ｍ］程度先へ空気が送出されるように風向を制御する事で、減速した後の小さな飛沫又は飛沫核を拡散させることができる。
【００８７】
なお、対象者が口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをしたとしても、顔が正面を向いていたのか又は下を向いていたのかによって、飛沫の飛ぶ方向が変わる。対象者が口を何も覆わない状態で正面を向いて咳又はくしゃみをした場合には、上述した通り、飛沫又は飛沫核は、約５〜１０秒で１〜１．５［ｍ］先に到達し、急速に減速する。また、粒径の大きな飛沫は慣性により減速するのが遅く、小さな飛沫よりも遠い距離まで到達することになる。また、対象者が口を何も覆わない状態で下を向いて咳又はくしゃみをした場合には、飛沫又は飛沫核が室内の下方に滞留することになる。
【００８８】
したがって、人物状態判定部１３３は、対象者の顔の向きを判定する。顔の向きに応じて気流が制御されることにより、効率よく空気感染を防止することができる。また、この際、複数の気流発生装置２がある場合には、対象者に最も近い気流発生装置２が用いられることで、更に効率よく空気感染を防止することができる。
【００８９】
このように、人物が咳又はくしゃみをした際の人物の口元の状態及び人物の顔の向きによって、飛沫が滞留する位置が異なる。
【００９０】
人物状態判定部１３３は、対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の前後の時間の画像から、画像処理により人物の口元の状態を複数のパターンに分類する。例えば、人物状態判定部１３３は、機械学習済みのアルゴリズムによるパターン分類を行う。機械学習済みのアルゴリズムを用いることで高精度にパターン分類を行うことができる。
【００９１】
また、簡易な実装方法として、人物状態判定部１３３は、画像処理アルゴリズムから人物の口元の状態を判定してもよい。画像処理アルゴリズムとしては、例えば、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅ抽出器により、顔、口及び手を検出することができるとともに、色抽出によってマスク、ハンカチ及び上着の袖を検出することができる。このように、簡易な画像処理アルゴリズムを用いることで、機械学習に必要な教師あり学習のプロセスを行わなくてよいため、容易にシステムに実装することができる。
【００９２】
このように、対象者の状態が分類された後に、空気感染を抑制するための気流制御が行われる。その際に、室内に備えられた気流発生装置２の種類、数及び位置関係により、最もよい制御方法が異なる。
【００９３】
機器情報記憶部１４２は、所定の空間内に配置された気流発生装置の種別情報と、所定の空間における気流発生装置の位置情報とを対応付けた機器情報を記憶する。気流発生装置の種別情報は、所定の空間に配置された気流発生装置が、冷房及び／又は暖房機能を有する空調機器、空気清浄機能を有する空気清浄機、及び送風機能を有する送風機のいずれであるかを示す情報である。気流発生装置の位置情報は、例えば所定の空間内の座標で表される。なお、機器情報により、所定の空間内に何台の気流発生装置が存在するかを認識することが可能である。
【００９４】
制御信号生成部１３４は、人物状態判定部１３３によって認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置２から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成する。また、制御信号生成部１３４は、人物の顔が正面を向いている場合と、人物の顔が下方を向いている場合とでは、気流発生装置２から送出される空気の風向を異ならせる。さらに、制御信号生成部１３４は、人物状態判定部１３３によって認識された人物の口元の状態と、人物状態判定部１３３によって計算された位置座標とに基づいて、制御信号を生成する。
【００９５】
気流制御テーブル記憶部１４３は、人物の口元の状態と、人物の顔の向きと、気流発生装置の制御内容とを対応付けた気流制御テーブルを記憶する。気流制御テーブルは、対象者が咳又はくしゃみをした際の状況と、所定の空間内において空気感染を抑制するための気流発生装置の制御内容とを対応付けている。
【００９６】
制御信号生成部１３４は、気流制御テーブル記憶部１４３に記憶されている気流制御テーブルから、人物状態判定部１３３によって認識された人物の口元の状態及び人物の顔の向きに対応する制御内容を取得し、取得した制御内容で気流発生装置２を制御するための制御信号を生成する。
【００９７】
制御信号生成部１３４は、生成した制御信号を通信部１５へ出力する。通信部１５は、制御信号生成部１３４によって生成された制御信号を気流発生装置２へ送信する。
【００９８】
なお、本実施の形態１において、気流発生装置の制御内容は、気流発生装置の種別及び気流発生装置の数によって異なる。以下では、気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空調機器である場合、気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空気清浄機である場合、及び気流制御システムが２台の気流発生装置を備え、２台の気流発生装置がそれぞれ空調機器及び空気清浄機である場合における気流制御テーブルについて説明する。
【００９９】
図５は、気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空調機器である場合における第１の気流制御テーブルの一例を示す図である。なお、空調機器は、所定の空間内の天井付近の壁面に配置されている。また、空調機器は、水平方向より下方に空気を送出する。
【０１００】
まず、図５に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１０１】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が正面を向いている場合、対象者から生じた飛沫は、対象者の顔が向いている方向の１〜１．５［ｍ］前方に５秒前後で到達することになる。その後、粒径の小さい飛沫は、抗力による空気抵抗を受け、その周辺にしばらく局在することになる。そこで、気流発生装置２は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御することで、局在する飛沫を拡散させ、空気感染を抑制することができる。
【０１０２】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、制御信号生成部１３４は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空調機器であり、空調機器がルーバーを備える場合、気流発生装置２は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御するようにルーバーの角度を調節する。これにより、空気感染を抑制することができる。
【０１０３】
図６は、空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空気清浄機は駆動されず、空調機器が駆動され、水平方向から３０度の向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図である。なお、図６に示す風速分布は、ＣＦＤ（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｆｌｕｉｄ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）によるシミュレーション結果を示している。
【０１０４】
図６では、２０畳程度の空間内に、空調機器２０１と空気清浄機２０２とが配置されている。空調機器２０１は、水平方向から３０度下向きに空気を送出している。なお、数値計算には、商用の有限要素法シミュレーションソフトであるＣＯＭＳＯＬ  Ｍｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓを用いた。図６から明らかなように、空調機器２０１のルーバーを制御することで、空間内の必要な場所に気流を発生させることができる。
【０１０５】
次に、図５に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方である場合、９０度下向きに空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１０６】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が下方を向いている場合、飛沫は室内の低い場所に局在することになる。この場合、通常の成人など、身長が少なくとも１５０［ｃｍ］を超える感受者は、空気感染による感染リスクが低いが、小学生以下の子供など比較的身長が低い感受者又は抵抗力が弱い感受者は、空気感染による感染リスクが高くなる。空調機器は、通常、室内の天井付近に設置されているため、風向を９０度下向きに制御することができる。そこで、気流発生装置２は、水平方向から９０度下向きに空気が送出されるように風向を制御することで、室内の低い場所に局在する飛沫を拡散させ、空気感染を抑制することができる。
【０１０７】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方である場合、制御信号生成部１３４は、気流発生装置２の風向を鉛直下向きに制御するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空調機器であり、空調機器がルーバーを備える場合、気流発生装置２は、空調機器の風向を鉛直下向きに制御するようにルーバーの角度を調節する。これにより、室内の床面付近に風速の速い領域を発生させることができ、室内の低い場所に局在している飛沫を効率よく拡散させることができる。
【０１０８】
図７は、空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空気清浄機は駆動されず、空調機器が駆動され、水平方向から９０度下向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図である。なお、図７に示す風速分布は、ＣＦＤによるシミュレーション結果を示している。
【０１０９】
図７では、２０畳程度の空間内に、空調機器２０１と空気清浄機２０２とが配置されている。空調機器２０１は、水平方向から９０度下向きに空気を送出している。なお、数値計算には、商用の有限要素法シミュレーションソフトであるＣＯＭＳＯＬ  Ｍｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓを用いた。図７から明らかなように、空調機器２０１から鉛直下向きに空気が送出されることにより、床面から数十ｃｍ程度の高さに風速の速い領域を発生させることができる。
【０１１０】
次に、図５に示すように、口が手で覆われた状態である場合、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１１１】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に対象者が口元などの顔の一部を手で覆っている場合、飛沫の飛散は抑えることができるが、対象者の周辺に飛沫が局在することになる。そこで、気流発生装置２は、風向を対象者に向けることで、対象者の付近に局在する飛沫を速やかに拡散させ、空気感染を抑制することができる。
【０１１２】
したがって、口が手で覆われた状態である場合、制御信号生成部１３４は、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空調機器であり、空調機器がルーバーを備える場合、気流発生装置２は、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御するようにルーバーの角度を調節する。これにより、空気感染を抑制することができる。
【０１１３】
次に、図５に示すように、口がハンカチ又は上着の袖で覆われた状態である場合、運転モードを強運転に変更する制御内容が対応付けられている。
【０１１４】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に対象者が口元などの顔の一部をハンカチ又は上着の袖で覆っている場合、飛沫は、ハンカチ又は上着の袖に付着することになる。この場合、飛沫の飛散は抑えることができるが、ハンカチ又は上着の袖に付着したウイルスの一部が空間内へ放散されることになる。そこで、気流発生装置２は、所定時間の間、運転モードを強運転に変更することで、放散されたウイルスを均一化し、空気感染を抑制することができる。
【０１１５】
したがって、口がハンカチ又は上着の袖で覆われた状態である場合、制御信号生成部１３４は、運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空調機器である場合、気流発生装置２は、空気を送出する速度をより速くするように風速を調節したり、送出する空気をより多くするように風量を調節したりする。これにより、室内の飛沫の分布を均一化し、空気感染を抑制することができる。
【０１１６】
次に、図５に示すように、口がマスクで覆われた状態である場合、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１１７】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に対象者がマスクを着用していた場合、多くの飛沫がマスクのフィルター上に捕集されるが、フィルターに捕集されにくい０．３［μｍ］程度の粒径の微粒子はマスクから漏れ出る。もしくは、マスクが正しく着用されていない場合においても、微小粒子がマスクの間隙から漏れ出る。つまり、対象者の周囲には漏れ出た飛沫が局在することになる。そこで、気流発生装置２は、風向を対象者に向けることで、対象者の周囲に局在する飛沫を速やかに拡散させ、空気感染を抑制することができる。
【０１１８】
したがって、口がマスクで覆われた状態である場合、制御信号生成部１３４は、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空調機器であり、空調機器がルーバーを備える場合、気流発生装置２は、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御するようにルーバーの角度を調節する。これにより、空気感染を抑制することができる。
【０１１９】
図８は、気流制御システムが１台の気流発生装置を備え、気流発生装置が空気清浄機である場合における第２の気流制御テーブルの一例を示す図である。なお、空気清浄機は、空間内の床面に据え置きされている。また、空気清浄機は、浄化した空気を、空気清浄機の上部から、水平方向より上方に向けて送出する。
【０１２０】
まず、図８に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１２１】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が正面を向いている場合、粒径の小さい飛沫は、対象者の顔が向いている方向の１〜１．５［ｍ］前方に局在している。そこで、気流発生装置２は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御することで、局在する飛沫を拡散させ、空気感染を抑制することができる。
【０１２２】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、制御信号生成部１３４は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。例えば、気流発生装置２が空気清浄機であり、空気清浄機がルーバーを備える場合、気流発生装置２は、対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御するようにルーバーの角度を調節する。これにより、空気感染を抑制することができる。
【０１２３】
図９は、空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空調機器は駆動されず、空気清浄機が駆動され、水平方向から９０度上向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図である。また、図１０は、空調機器と空気清浄機とが配置された空間において、空調機器は駆動されず、空気清浄機が駆動され、水平方向から４５度上向きに気流を発生させた場合における風速分布のシミュレーション結果の一例を示す図である。なお、図９及び図１０に示す風速分布は、ＣＦＤによるシミュレーション結果を示している。
【０１２４】
図９及び図１０では、２０畳程度の空間内に、空調機器２０１と空気清浄機２０２とが配置されている。なお、数値計算には、商用の有限要素法シミュレーションソフトであるＣＯＭＳＯＬ  Ｍｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓを用いた。図９において、空気清浄機２０２は、ルーバーを制御することで、鉛直上向きに空気を送出している。また、図１０において、空気清浄機２０２は、ルーバーを制御することで、水平方向から４５度の向きに空気を送出している。図９及び図１０から明らかなように、空気清浄機２０２のルーバーの風向を制御することで、空間内の必要な場所に気流を発生させることができる。
【０１２５】
次に、図８に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方である場合、運転モードを強運転に変更する制御内容が対応付けられている。
【０１２６】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が下方を向いている場合、飛沫は室内の低い場所に局在することになる。空気清浄機は、所定の空間内の床に据え置かれている。また、多くの空気清浄機ではルーバーによる気流の制御方向は、水平方向又は水平方向よりも上方向である。
【０１２７】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方であり、かつ気流発生装置２が空気清浄機である場合、制御信号生成部１３４は、運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成する。気流発生装置２が空気清浄機である場合、気流発生装置２は、風向を鉛直下向きに制御することができないので、運転モードを強運転に変更する。これにより、室内全体の気流を循環させ、間接的に飛沫の拡散を促進させることができる。また、多くの空気清浄機は、本体の下部又は側面から空気を取り込む。そのため、運転モードが強運転に変更されることにより、空気清浄機の下部又は側面からより多くの空気を取り込むことになるので、室内の低い場所に局在している飛沫を効率よく捕集又は拡散させることができる。
【０１２８】
次に、図８に示すように、口が手で覆われた状態である場合、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。また、図８に示すように、口がハンカチ又は上着の袖で覆われた状態である場合、運転モードを強運転に変更する制御内容が対応付けられている。また、図８に示すように、口がマスクで覆われた状態である場合、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１２９】
なお、咳又はくしゃみが検出された時に対象者が口元などの顔の一部を手、ハンカチ又は上着の袖で覆った場合、または対象者がマスクを着用していた場合の制御内容については、気流制御システムが１台の空調機器を備えている場合と同じであるので、説明を省略する。
【０１３０】
図１１は、気流制御システムが２台の気流発生装置を備え、２台の気流発生装置がそれぞれ空調機器及び空気清浄機である場合における第３の気流制御テーブルの一例を示す図である。なお、空調機器は、所定の空間内の天井付近の壁面に配置されている。また、空調機器は、水平方向より下方に空気を送出する。空気清浄機は、空間内の床面に据え置きされている。また、空気清浄機は、浄化した空気を、空気清浄機の上部から水平方向より上方に送出する。
【０１３１】
このような場合には、対象者の状態に加えて、対象者と気流発生装置との距離を加味することができ、これまでに示した気流制御テーブルの最もよい条件の選択肢が選ばれることになる。
【０１３２】
まず、図１１に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、対象者に最も近い気流発生装置から顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１３３】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が正面を向いている場合、複数の気流発生装置の中から最も対象者との距離が近い気流発生装置が選択され、選択された気流発生装置のルーバーなどによって、対象者の顔の正面から１メートル前方へ空気が送出されるように風向が制御される。こうすることで、より早期に空気感染を抑制することができる。
【０１３４】
この場合、制御信号生成部１３４は、認識された人物の口元の状態と、計算された位置座標とに基づいて、制御信号を生成する。また、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置のうち、計算された位置座標に応じて、制御する気流発生装置を選択する。
【０１３５】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが正面である場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から対象者に最も近い気流発生装置を選択し、選択した気流発生装置から対象者の顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。通信部１５は、選択された気流発生装置へ制御信号を送信する。
【０１３６】
次に、図１１に示すように、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方である場合、空調機器である気流発生装置から９０度下向きに空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１３７】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に口元などの顔の一部が何も覆われていない状態であり、かつ顔が下方を向いている場合、複数の気流発生装置の中から空調機器である気流発生装置が選択され、選択された気流発生装置のルーバーなどによって、風向が鉛直下向きに制御される。こうすることで、室内の低い場所に局在する飛沫を拡散させることができる。
【０１３８】
したがって、口が覆われていない状態であり、かつ顔の向きが下方である場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から空調機器である気流発生装置を選択し、選択した気流発生装置の風向を鉛直下向きに制御するための制御信号を生成する。通信部１５は、選択された気流発生装置へ制御信号を送信する。
【０１３９】
なお、複数の気流発生装置の中に空調機器が存在せず、複数の気流発生装置が全て空気清浄機である場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から対象者に最も近い気流発生装置を選択し、選択した気流発生装置の運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成してもよい。
【０１４０】
次に、図１１に示すように、口が手で覆われた状態である場合、又は、口がマスクで覆われた状態である場合、対象者に最も近い気流発生装置から対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が対応付けられている。
【０１４１】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に、対象者が口元などの顔の一部を手で覆っている場合、又は対象者がマスクを着用している場合、飛沫は、対象者の周囲に局在している。そこで、複数の気流発生装置の中から、対象者に最も近い気流発生装置が選択され、選択された気流発生装置のルーバーなどによって、対象者の方へ空気が送出されるように風向が制御される。こうすることで、速やかに対象者の周囲に局在している飛沫を拡散させることができる。
【０１４２】
したがって、口が手で覆われた状態である場合、又は、口がマスクで覆われた状態である場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から対象者に最も近い気流発生装置を選択し、選択した気流発生装置から対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御するための制御信号を生成する。通信部１５は、選択された気流発生装置へ制御信号を送信する。
【０１４３】
次に、図１１に示すように、口がハンカチ又は上着の袖で覆われた状態である場合、対象者に最も近い気流発生装置の運転モードを強運転に変更する制御内容が対応付けられている。
【０１４４】
すなわち、咳又はくしゃみが検出された時に対象者が口元などの顔の一部をハンカチ又は上着の袖で覆っている場合、対象者に最も近い気流発生装置の運転モードが強運転に変更される。こうすることで、飛沫を効率よく、除去することができる。
【０１４５】
したがって、口がハンカチ又は上着の袖で覆われた状態である場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から対象者に最も近い気流発生装置を選択し、選択した気流発生装置の運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成する。通信部１５は、選択された気流発生装置へ制御信号を送信する。例えば、気流発生装置は、空気を送出する速度をより速くするように風速を調節したり、送出する空気をより多くするように風量を調節したりする。
【０１４６】
この際、対象者は室内を動き回る可能性があり、対象者に最も近い気流発生装置が時間によって異なる場合がある。そのような場合には、制御信号生成部１３４は、一定時間毎に、対象者と複数の気流発生装置のそれぞれとの間の距離を計算し、対象者に最も近い気流発生装置を選択し、選択した気流制御装置の運転モードを変更してもよい。こうすることで、対象者の動きに合わせて、飛沫を効率よく拡散させることができる。
【０１４７】
なお、本実施の形態１における第１の気流制御テーブル、第２の気流制御テーブル及び第３の気流制御テーブルは一例である。また、第３の気流制御テーブルは、空調機器と空気清浄機とを１台ずつ備える気流制御システムだけでなく、複数の空調機器を備える気流制御システム及び複数の空気清浄機を備える気流制御システムにも用いることができる。
【０１４８】
続いて、図１に示す気流発生装置２について説明する。
【０１４９】
気流発生装置２は、所定の空間内に気流を発生する。気流発生装置２は、例えば、空調機器又は空気清浄機である。なお、気流発生装置２は、特定の気流パターンを生成するために室内に設けられたエアカーテン又はＤＣファンなどであってもよい。こうすることで、予め気流発生装置２の設置場所を工夫することで、より簡単に気流制御を行うことができる。なお、気流制御システムは、複数の気流発生装置を備えてもよい。これにより、より複雑な気流制御を行うことができる。
【０１５０】
気流発生装置２は、通信部２１、プロセッサ２２、メモリ２３、気流発生部２４及び風向変更部２５を備える。
【０１５１】
通信部２１は、気流制御装置１と通信し、気流制御装置１によって送信された制御信号を受信する。制御信号は、主に気流発生装置２から送出される空気の風向又は風量を変更する指示を含むが、電源が入っていない気流発生装置２の電源を入れる指示を含んでもよい。
【０１５２】
また、通信部２１は、気流発生装置２の位置を気流制御装置１へ送信してもよい。こうすることで、対象者と気流発生装置２との位置関係を気流制御の計算時に活用することができるだけでなく、複数の気流発生装置２が存在する場合には、対象者に最も近い気流発生装置２を制御することで、より効率よく気流制御を行うことができる。
【０１５３】
プロセッサ２２は、気流制御部２２１を備える。気流制御部２２１は、通信部２１によって受信された制御信号に従って気流発生部２４及び風向変更部２５を制御する。
【０１５４】
メモリ２３は、例えば半導体メモリであり、種々の情報を記憶する。気流制御部２２１は、気流発生装置２の運転モードを一時的に変更する場合、変更前の運転モードにおける制御パラメータをメモリ２３に記憶する。そして、気流制御部２２１は、気流発生装置２の運転モードを変更前の運転モードに戻す場合、メモリ２３に記憶されている変更前の制御パラメータを読み出し、読み出した制御パラメータに変更する。
【０１５５】
気流発生部２４は、例えばファンモータであり、空気を所定の空間内に送り出す。なお、気流発生装置２が空調機器である場合、気流発生部２４は、冷媒によって生成された温風又は冷風を所定の空間内に送り出してもよく、取り込んだ空気をそのまま送り出してもよい。気流発生装置２が空気清浄機である場合、気流発生部２４は、浄化した空気を所定の空間内に送り出す。
【０１５６】
風向変更部２５は、気流発生部２４から発生した気流を制御する。風向変更部２５は、風向を制御する。風向変更部２５は、例えば、ルーバーである。風向変更部２５は、ルーバーの向きを調節することで、気流発生部２４から送出される空気の風向を変化させる。
【０１５７】
続いて、本実施の形態１における気流制御装置１の動作について説明する。
【０１５８】
図１２は、本実施の形態１における気流制御装置の動作を説明するための第１のフローチャートであり、図１３は、本実施の形態１における気流制御装置の動作を説明するための第２のフローチャートである。
【０１５９】
まず、ステップＳ１において、プロセッサ１３は、気流制御装置１の電源がオンされているか否かを判断する。ここで、気流制御装置１の電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ１でＮＯ）、処理が終了する。
【０１６０】
一方、気流制御装置１の電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、ステップＳ２において、カメラ１１は、所定の空間内を撮影する。カメラ１１は、撮影した画像を画像記憶部１４１に記憶する。なお、カメラ１１は、動画像を画像記憶部１４１に記憶する。
【０１６１】
次に、ステップＳ３において、画像処理部１３１は、画像記憶部１４１から画像を取得する。
【０１６２】
次に、ステップＳ４において、画像処理部１３１は、画像から対象者の特徴を抽出する。ここで、対象者の特徴とは、例えば、対象者の顔、目、口、右手、左手、衣類及びマスクである。また、画像処理部１３１は、各特徴の重心位置も検出する。
【０１６３】
次に、ステップＳ５において、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２から音声を取得する。
【０１６４】
次に、ステップＳ６において、咳／くしゃみ検出部１３２は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したか否かを判断する。ここで、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、マイクロフォン１２から取得した音声の音量が閾値以上であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であり、かつ音声の音量が閾値以上であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、又は音声の音量が閾値より小さいと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０１６５】
ここで、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出していないと判定された場合（ステップＳ６でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。
【０１６６】
一方、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定された場合（ステップＳ６でＹＥＳ）、ステップＳ７において、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像を画像記憶部１４１から取得する。
【０１６７】
次に、ステップＳ８において、人物状態判定部１３３は、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の口元の状態を認識する。ここで、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が上着の袖で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかを認識する。
【０１６８】
なお、人物状態判定部１３３は、咳又はくしゃみが検出された時点の画像だけでなく、咳又はくしゃみが検出された時点の前後の時間の画像から、対象者の口元の状態を認識してもよい。
【０１６９】
次に、ステップＳ９において、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の顔の向きを認識する。このとき、人物状態判定部１３３は、対象者が咳又はくしゃみをした際に、対象者の顔が正面及び下方のいずれの方向を向いているのかを判断する。
【０１７０】
次に、ステップＳ１０において、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の所定の空間内における位置を認識する。
【０１７１】
次に、ステップＳ１１において、制御信号生成部１３４は、機器情報記憶部１４２から機器情報を読み出す。なお、機器情報は、所定の空間内に存在する気流発生装置２の種別情報と、気流発生装置２の所定の空間内における位置情報とを含む。なお、所定の空間内に複数の気流発生装置が存在する場合、機器情報は、所定の空間内に存在する複数の気流発生装置２のそれぞれの種別情報と、気流発生装置２のそれぞれの所定の空間内における位置情報とを含む。
【０１７２】
次に、ステップＳ１２において、制御信号生成部１３４は、機器情報に基づいて、所定の空間内に複数の気流発生装置が存在するか否かを判断する。ここで、所定の空間内に複数の気流発生装置が存在しないと判断された場合、すなわち、所定の空間内に１つの気流発生装置が存在すると判断された場合（ステップＳ１２でＮＯ）、ステップＳ１３において、制御信号生成部１３４は、気流発生装置の種別が空調機器であるか否かを判断する。
【０１７３】
ここで、気流発生装置の種別が空調機器であると判断された場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、ステップＳ１４において、制御信号生成部１３４は、気流制御テーブル記憶部１４３から、気流発生装置が１台の空調機器である場合に用いる第１の気流制御テーブルを読み出す。
【０１７４】
一方、気流発生装置の種別が空調機器ではないと判断された場合、すなわち、気流発生装置の種別が空気清浄機であると判断された場合（ステップＳ１３でＮＯ）、ステップＳ１５において、制御信号生成部１３４は、気流制御テーブル記憶部１４３から、気流発生装置が１台の空気清浄機である場合に用いる第２の気流制御テーブルを読み出す。
【０１７５】
さらに、ステップＳ１２において、所定の空間内に複数の気流発生装置が存在すると判断された場合（ステップＳ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１６において、制御信号生成部１３４は、気流制御テーブル記憶部１４３から、気流発生装置が１台の空調機器と１台の空気清浄機とである場合に用いる第３の気流制御テーブルを読み出す。
【０１７６】
次に、ステップＳ１７において、制御信号生成部１３４は、第１の気流制御テーブル、第２の気流制御テーブル又は第３の気流制御テーブルを参照し、人物状態判定部１３３によって認識された対象者の口元の状態及び対象者の顔の向きに対応する制御内容を決定する。
【０１７７】
次に、ステップＳ１８において、制御信号生成部１３４は、決定した制御内容に応じて制御信号を生成する。例えば、顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、対象者の顔の向きの１メートル前方の位置を特定し、気流発生装置２の位置から特定した位置に向かう風向を算出し、算出した風向で空気を送出するための制御信号を生成する。また、対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、気流発生装置２の位置から対象者の位置に向かう風向を算出し、算出した風向で空気を送出するための制御信号を生成する。
【０１７８】
また、９０度下向きに空気が送出されるように風向を制御する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、９０度下向きに空気を送出するための制御信号を生成する。また、運転モードを強運転に変更する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成する。
【０１７９】
また、対象者に最も近い気流発生装置から顔の向きの１メートル前方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から、対象者に最も近い気流発生装置を選択する。このとき、制御信号生成部１３４は、対象者の位置と、複数の気流発生装置のそれぞれとの間の距離を計算し、計算した距離が最も短い気流発生装置を、対象者に最も近い気流発生装置として選択する。そして、制御信号生成部１３４は、対象者の顔の向きの１メートル前方の位置を特定し、対象者に最も近い気流発生装置の位置から特定した位置に向かう風向を算出し、算出した風向で空気を送出するための制御信号を生成する。
【０１８０】
また、対象者に最も近い気流発生装置から対象者の方へ空気が送出されるように風向を制御する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から、対象者に最も近い気流発生装置を選択する。このとき、制御信号生成部１３４は、対象者の位置と、複数の気流発生装置のそれぞれとの間の距離を計算し、計算した距離が最も短い気流発生装置を、対象者に最も近い気流発生装置として選択する。そして、制御信号生成部１３４は、対象者に最も近い気流発生装置の位置から対象者の位置に向かう風向を算出し、算出した風向で空気を送出するための制御信号を生成する。
【０１８１】
また、対象者に最も近い気流発生装置の運転モードを強運転に変更する制御内容が決定された場合、制御信号生成部１３４は、複数の気流発生装置の中から、対象者に最も近い気流発生装置を選択する。そして、制御信号生成部１３４は、対象者に最も近い気流発生装置の運転モードを強運転に変更するための制御信号を生成する。
【０１８２】
次に、ステップＳ１９において、通信部１５は、制御信号生成部１３４によって生成された制御信号を気流発生装置２へ送信する。このとき、所定の空間内に複数の気流発生装置が存在する場合、通信部１５は、複数の気流発生装置の中から、制御信号を生成する際に選択された気流発生装置へ制御信号を送信する。
【０１８３】
なお、制御信号は、気流発生装置２の制御内容を変更する時間を示す変更持続時間を含んでもよい。変更持続時間は、気流発生装置２の制御パラメータを制御信号に応じて変更する時間であり、全ての制御内容に対して同じ変更持続時間を用いてもよいし、制御内容毎に変更持続時間を対応付けたテーブルを用意し、制御内容毎に変更持続時間を決定してもよい。
【０１８４】
なお、本実施の形態１では、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が上着の袖で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかを認識しているが、本開示は特にこれに限定されない。人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、及び人物の口が手で覆われている状態のいずれであるかを認識してもよい。
【０１８５】
また、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかを認識してもよい。さらに、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかを認識してもよい。
【０１８６】
続いて、本実施の形態１における気流発生装置２の動作について説明する。
【０１８７】
図１４は、本実施の形態１における気流発生装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【０１８８】
まず、ステップＳ２１において、プロセッサ２２は、気流発生装置２の電源がオンされているか否かを判断する。ここで、気流発生装置２の電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ２１でＮＯ）、処理が終了する。
【０１８９】
一方、気流発生装置２の電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ステップＳ２２において、気流制御部２２１は、通信部２１によって制御信号が受信されたか否かを判断する。ここで、制御信号が受信されていないと判断された場合（ステップＳ２２でＮＯ）、ステップＳ２１に処理が戻る。
【０１９０】
一方、制御信号が受信されたと判断された場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、ステップＳ２３において、気流制御部２２１は、現在の制御パラメータをメモリ２３に記憶する。なお、制御パラメータは、例えば、運転モード、設定温度、風向及び風量などを含む。
【０１９１】
次に、ステップＳ２４において、気流制御部２２１は、通信部２１によって受信された制御信号に基づいて、気流発生部２４から発生させる気流を制御する。すなわち、気流制御部２２１は、制御信号で示される風量で空気を送出するように気流発生部２４へ指示するとともに、制御信号で示される風向に変更するよう風向変更部２５へ指示する。
【０１９２】
次に、ステップＳ２５において、気流制御部２２１は、制御信号に含まれる変更持続時間が経過したか否かを判断する。ここで、変更持続時間が経過していないと判断された場合（ステップＳ２５でＮＯ）、ステップＳ２５の判断処理が繰り返し実行される。
【０１９３】
一方、変更持続時間が経過したと判断された場合（ステップＳ２５でＹＥＳ）、ステップＳ２６において、気流制御部２２１は、メモリ２３に記憶した制御パラメータを読み出す。
【０１９４】
次に、ステップＳ２７において、気流制御部２２１は、読み出した制御パラメータに変更する。
【０１９５】
このように、所定の空間内において人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の口元の状態が認識され、認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号が生成される。したがって、人物の咳又はくしゃみにより発生した飛沫が局在している場所に気流を発生させることにより、局在している飛沫を拡散させて濃度を均一にすることができるので、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができる。
【０１９６】
（実施の形態２）
実施の形態１では、気流制御装置は、カメラ及びマイクロフォンを備え、画像及び音声に基づいて、対象者による咳又はくしゃみを検出しているが、実施の形態２では、気流制御装置は、マイクロフォンを備えず、カメラを備え、音声に基づかず、画像に基づいて、対象者による咳又はくしゃみを検出する。
【０１９７】
図１５は、本開示の実施の形態２における気流制御システムの構成を示す図である。図１５に示す気流制御システムは、気流制御装置１Ａ及び気流発生装置２を備える。なお、本実施の形態２において、実施の形態１と同じ構成については、同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１９８】
気流制御装置１Ａは、所定の空間内の気流を制御する。気流制御装置１Ａは、所定の空間内の壁又は天井に配置される。気流制御装置１Ａは、ネットワークを介して気流発生装置２と互いに通信可能に接続されている。
【０１９９】
気流制御装置１Ａは、カメラ１１、プロセッサ１３Ａ、メモリ１４及び通信部１５を備える。
【０２００】
プロセッサ１３Ａは、画像処理部１３１、咳／くしゃみ検出部１３２Ａ、人物状態判定部１３３及び制御信号生成部１３４を備える。メモリ１４は、例えば、半導体メモリであり、画像記憶部１４１、機器情報記憶部１４２及び気流制御テーブル記憶部１４３を備える。
【０２０１】
咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。本実施の形態２では、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、音声に基づかず、画像に基づいて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみの少なくとも一方を検出する。なお、画像から所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみの少なくとも一方を検出する方法については、実施の形態１と同じである。
【０２０２】
すなわち、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判断し、距離が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみの少なくとも一方を検出する。より具体的には、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０２０３】
なお、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、画像に含まれる人物の口の面積が閾値以下であるか否かを判断し、面積が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０２０４】
続いて、本実施の形態２における気流制御装置１Ａの動作について説明する。
【０２０５】
図１６は、本実施の形態２における気流制御装置の動作を説明するための第１のフローチャートであり、図１７は、本実施の形態２における気流制御装置の動作を説明するための第２のフローチャートである。
【０２０６】
図１６に示すステップＳ３１〜ステップＳ３４の処理は、図１２に示すステップＳ１〜ステップＳ４の処理と同じであるので、詳細な説明を省略する。
【０２０７】
次に、ステップＳ３５において、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したか否かを判断する。ここで、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部１３２Ａは、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０２０８】
ここで、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定された場合（ステップＳ３５でＮＯ）、ステップＳ３１に処理が戻る。
【０２０９】
一方、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定された場合（ステップＳ３５でＹＥＳ）、ステップＳ３６において、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像を画像記憶部１４１から取得する。
【０２１０】
図１７に示すステップＳ３７〜ステップＳ４８の処理は、図１３に示すステップＳ８〜ステップＳ１９の処理と同じであるので、詳細な説明を省略する。
【０２１１】
このように、所定の空間内を撮影するカメラ１１からの画像を用いて、所定の空間内の人物が咳又はくしゃみをしたことを検出することができる。これにより、気流制御装置１Ａの構成をより簡素化することができ、気流制御装置１Ａのコストを抑えることができる。
【０２１２】
（実施の形態３）
実施の形態１では、気流制御装置は、カメラ及びマイクロフォンを備えているが、実施の形態３では、気流制御装置は、カメラ及びマイクロフォンを備えておらず、カメラ及びマイクロフォンと互いに通信可能に接続されている。
【０２１３】
図１８は、本開示の実施の形態３における気流制御システムの構成を示す図である。図１８に示す気流制御システムは、気流制御装置１Ｂ、気流発生装置２、カメラ３及びマイクロフォン４を備える。なお、本実施の形態３において、実施の形態１と同じ構成については、同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２１４】
マイクロフォン４は、所定の空間内に設置される。マイクロフォン４は、カメラ３とネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。マイクロフォン４は、集音部４１、プロセッサ４２及び通信部４３を備える。
【０２１５】
集音部４１は、所定の空間内の音声を集音し、集音した音声をプロセッサ４２へ出力する。
【０２１６】
プロセッサ４２は、咳／くしゃみ検出部４２１を備える。咳／くしゃみ検出部４２１は、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。咳／くしゃみ検出部４２１は、室内空間中で人が咳又はくしゃみをしたことを検出する。咳／くしゃみ検出部４２１は、マイクロフォン４によって集音された音声を用いて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。
【０２１７】
例えば、咳／くしゃみ検出部４２１は、集音部４１によって集音された音声の音量が閾値以上であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部４２１は、集音部４１によって集音された音声の音量が閾値以上であると判定した場合、所定の空間内にいる人物により咳及びくしゃみの少なくとも一方が行われたと判定する。閾値としては、例えば、７０ｄＢを用いればよい。
【０２１８】
また、咳／くしゃみ検出部４２１は、集音部４１によって集音された音声のスペクトル解析を行い、解析結果に基づいて機械学習などのアルゴリズムによって咳又はくしゃみを検出してもよい。この場合、咳又はくしゃみに特有のスペクトルパターンを用いて検出することができるので、検出の精度が上がる。
【０２１９】
通信部４３は、咳／くしゃみ検出部４２１によって所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出された場合、所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出されたことを示す咳／くしゃみ検出信号をカメラ３へ送信する。
【０２２０】
カメラ３は、所定の空間内の天井又は壁に設置される。カメラ３は、気流制御装置１Ｂ及びマイクロフォン４とネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。カメラ３は、撮影部３１、プロセッサ３２、メモリ３３及び通信部３４を備える。
【０２２１】
撮影部３１は、例えば撮像素子であり、所定の空間内を撮影し、撮影した画像をメモリ３３へ出力する。
【０２２２】
プロセッサ３２は、画像処理部３２１、咳／くしゃみ判断部３２２及び人物状態判定部３２３を備える。
【０２２３】
メモリ３３は、例えば、半導体メモリであり、画像記憶部３３１を備える。画像記憶部３３１は、撮影部３１によって撮影された画像を記憶する。撮影部３１は、所定の空間内を撮影した画像を画像記憶部３３１に記憶する。
【０２２４】
画像処理部３２１は、所定の空間内を撮影した画像を画像記憶部１４１から取得する。画像処理部１３１は、取得した画像に画像処理を行い、対象者の顔、鼻、口、手、衣類、マスクの有無、及び室内における対象者の位置などの人の特徴を抽出する。なお、画像処理部３２１は、特徴の抽出に、機械学習又は深層学習を用いてもよいし、顔の検出などにはＨａａｒ−Ｌｉｋｅ抽出器など広く知られている特徴抽出器を用いてもよい。
【０２２５】
なお、画像処理部３２１の機能は、実施の形態１の画像処理部１３１の機能と同じである。
【０２２６】
通信部３４は、マイクロフォン４によって送信された咳／くしゃみ検出信号を受信する。
【０２２７】
咳／くしゃみ判断部３２２は、通信部３４によって咳／くしゃみ検出信号が受信された場合、所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出されたと判断する。
【０２２８】
人物状態判定部３２３は、人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の口元の状態を認識する。
【０２２９】
人物状態判定部３２３は、咳又はくしゃみが検出された時点の前後の時間の画像から、対象者の口元の状態を認識する。人物の口元の状態は、複数のパターンに分類することが可能である。例えば、人物の口元の状態は、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が上着の袖で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態を含む。
【０２３０】
人物状態判定部３２３は、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が上着の袖で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識する。
【０２３１】
また、人物状態判定部３２３は、人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の顔の向きを認識する。
【０２３２】
また、人物状態判定部３２３は、人物による咳またはくしゃみが検出された際に取得した画像から、人物が咳またはくしゃみをした際の人物の所定の空間内における位置を認識する。
【０２３３】
なお、人物状態判定部３２３の機能は、実施の形態１の人物状態判定部１３３の機能と同じである。
【０２３４】
通信部３４は、人物状態判定部３２３によって認識された人物の口元の状態、人物の顔の向き及び人物の所定の空間内における位置を示す状態情報を気流制御装置１Ｂへ送信する。
【０２３５】
気流制御装置１Ｂは、所定の空間内の気流を制御する。気流制御装置１Ｂが配置される場所は特に限定されない。気流制御装置１Ｂは、例えば、サーバであってもよい。気流制御装置１Ｂは、ネットワークを介して気流発生装置２及びカメラ３と互いに通信可能に接続されている。
【０２３６】
気流制御装置１Ｂは、プロセッサ１３Ｂ、メモリ１４Ｂ及び通信部１５Ｂを備える。
【０２３７】
プロセッサ１３Ｂは、制御信号生成部１３４を備える。メモリ１４Ｂは、例えば、半導体メモリであり、機器情報記憶部１４２及び気流制御テーブル記憶部１４３を備える。
【０２３８】
通信部１５Ｂは、カメラ３によって送信された状態情報を受信する。通信部１５Ｂは、制御信号を気流発生装置２へ送信する。
【０２３９】
制御信号生成部１３４は、通信部１５Ｂによって受信された状態情報に含まれる人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内に気流を発生させる気流発生装置２から送出される空気の風向及び風量の少なくとも一方を制御するための制御信号を生成する。また、制御信号生成部１３４は、人物の顔が正面を向いている場合と、人物の顔が下方を向いている場合とでは、気流発生装置２から送出される空気の風向を異ならせる。さらに、制御信号生成部１３４は、通信部１５Ｂによって受信された状態情報に含まれる人物の口元の状態と、通信部１５Ｂによって受信された状態情報に含まれる位置座標とに基づいて、制御信号を生成する。
【０２４０】
また、制御信号生成部１３４は、気流制御テーブル記憶部１４３に記憶されている気流制御テーブルから、通信部１５Ｂによって受信された状態情報に含まれる人物の口元の状態及び人物の顔の向きに対応する制御内容を取得し、取得した制御内容で気流発生装置２を制御するための制御信号を生成する。
【０２４１】
制御信号生成部１３４は、生成した制御信号を通信部１５Ｂへ出力する。通信部１５Ｂは、制御信号生成部１３４によって生成された制御信号を気流発生装置２へ送信する。
【０２４２】
続いて、本実施の形態３における気流制御装置１Ｂ及びカメラ３の動作について説明する。
【０２４３】
図１９は、本実施の形態３におけるカメラの動作を説明するためのフローチャートである。
【０２４４】
まず、ステップＳ５１において、プロセッサ３２は、カメラ３の電源がオンされているか否かを判断する。ここで、カメラ３の電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ５１でＮＯ）、処理が終了する。
【０２４５】
一方、カメラ３の電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ５１でＹＥＳ）、ステップＳ５２において、撮影部３１は、所定の空間内を撮影する。撮影部３１は、撮影した画像を画像記憶部３３１に記憶する。なお、撮影部３１は、動画像を画像記憶部３３１に記憶する。
【０２４６】
次に、ステップＳ５３において、咳／くしゃみ判断部３２２は、通信部３４によって咳／くしゃみ検出信号が受信されたか否かを判断する。咳／くしゃみ検出信号は、マイクロフォン４によって送信される。ここで、咳／くしゃみ検出信号が受信されていないと判断された場合（ステップＳ５３でＮＯ）、ステップＳ５１に処理が戻る。
【０２４７】
一方、咳／くしゃみ検出信号が受信されたと判断された場合（ステップＳ５３でＹＥＳ）、ステップＳ５４において、人物状態判定部３２３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像を画像記憶部３３１から取得する。なお、咳／くしゃみ検出信号は、所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出された時刻を含む。また、画像は、撮影された時刻を含む。人物状態判定部３２３は、咳／くしゃみ検出信号に含まれる時刻に撮影された画像を画像記憶部３３１から取得する。
【０２４８】
次に、ステップＳ５５において、人物状態判定部３２３は、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の口元の状態を認識する。なお、図１９に示すステップＳ５５の処理は、図１３に示すステップＳ８の処理と同じである。
【０２４９】
次に、ステップＳ５６において、人物状態判定部３２３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の顔の向きを認識する。なお、図１９に示すステップＳ５６の処理は、図１３に示すステップＳ９の処理と同じである。
【０２５０】
次に、ステップＳ５７において、人物状態判定部３２３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の所定の空間内における位置を認識する。なお、図１９に示すステップＳ５７の処理は、図１３に示すステップＳ１０の処理と同じである。
【０２５１】
次に、ステップＳ５８において、通信部３４は、人物状態判定部３２３によって認識された対象者の口元の状態、対象者の顔の向き及び対象者の所定の空間内における位置を示す状態情報を気流制御装置１Ｂへ送信する。
【０２５２】
図２０は、本実施の形態３における気流制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【０２５３】
まず、ステップＳ７１において、プロセッサ１３Ｂは、気流制御装置１Ｂの電源がオンされているか否かを判断する。ここで、気流制御装置１Ｂの電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ７１でＮＯ）、処理が終了する。
【０２５４】
一方、気流制御装置１Ｂの電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ７１でＹＥＳ）、ステップＳ７２において、制御信号生成部１３４は、は、通信部１５Ｂによって状態情報が受信されたか否かを判断する。状態情報は、カメラ３によって送信される。ここで、状態情報が受信されていないと判断された場合（ステップＳ７２でＮＯ）、ステップＳ７１に処理が戻る。
【０２５５】
一方、状態情報が受信されたと判断された場合（ステップＳ７２でＹＥＳ）、ステップＳ７３において、制御信号生成部１３４は、機器情報記憶部１４２から機器情報を読み出す。
【０２５６】
なお、図２０に示すステップＳ７４〜ステップＳ８１の処理は、図１３に示すステップＳ１２〜ステップＳ１９の処理と同じである。
【０２５７】
このように、マイクロフォン４によって、所定の空間内の人物が咳又はくしゃみをしたことが検出され、カメラ３によって、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の口元の状態、顔の向き及び所定の空間内における位置が認識され、気流制御装置１Ｂによって、所定の空間内における気流を制御するための制御信号が生成される。したがって、気流制御装置１Ｂの構成をより簡素化することができ、気流制御装置１Ｂの処理負荷を抑えることができる。
【０２５８】
なお、本実施の形態３では、咳／くしゃみ判断部３２２は、通信部３４によって咳／くしゃみ検出信号が受信された場合、所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出されたと判断しているが、本開示は特にこれに限定さない。咳／くしゃみ判断部３２２は、画像及び咳／くしゃみ検出信号から、所定の空間内において人物による咳又はくしゃみが検出されたか否かを判断してもよい。例えば、咳／くしゃみ判断部３２２は、通信部３４によって咳／くしゃみ検出信号が受信され、かつ撮影部３１によって撮影された画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であると判定された場合、対象者により咳又はくしゃみがされたと判断してもよい。
【０２５９】
（実施の形態４）
実施の形態３では、気流制御システムは、マイクロフォンを備え、音声に基づいて、対象者による咳又はくしゃみを検出しているが、実施の形態４では、気流制御システムは、マイクロフォンを備えておらず、画像に基づいて、対象者による咳又はくしゃみを検出する。
【０２６０】
図２１は、本開示の実施の形態４における気流制御システムの構成を示す図である。図２１に示す気流制御システムは、気流制御装置１Ｂ、気流発生装置２及びカメラ３Ａを備える。なお、本実施の形態４において、実施の形態３と同じ構成については、同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２６１】
カメラ３Ａは、所定の空間内の天井又は壁に設置される。カメラ３Ａは、気流制御装置１Ｂとネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。カメラ３Ａは、撮影部３１、プロセッサ３２Ａ、メモリ３３及び通信部３４Ａを備える。
【０２６２】
プロセッサ３２Ａは、画像処理部３２１、人物状態判定部３２３及び咳／くしゃみ検出部３２４を備える。
【０２６３】
咳／くしゃみ検出部３２４は、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。本実施の形態４では、咳／くしゃみ検出部３２４は、画像に基づいて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する。なお、画像から所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出する方法については、実施の形態１と同じである。
【０２６４】
すなわち、咳／くしゃみ検出部３２４は、画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判断し、距離が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみを検出する。より具体的には、咳／くしゃみ検出部３２４は、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０２６５】
なお、咳／くしゃみ検出部３２４は、画像に含まれる人物の口の面積が閾値以下であるか否かを判断し、面積が閾値以下であると判断した場合、咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０２６６】
通信部３４Ａは、人物状態判定部３２３によって認識された人物の口元の状態、人物の顔の向き及び人物の所定の空間内における位置を示す状態情報を気流制御装置１Ｂへ送信する。
【０２６７】
続いて、本実施の形態４におけるカメラ３Ａの動作について説明する。
【０２６８】
図２２は、本実施の形態４におけるカメラの動作を説明するためのフローチャートである。
【０２６９】
まず、ステップＳ９１において、プロセッサ３２Ａは、カメラ３Ａの電源がオンされているか否かを判断する。ここで、カメラ３Ａの電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ９１でＮＯ）、処理が終了する。
【０２７０】
一方、カメラ３Ａの電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ９１でＹＥＳ）、ステップＳ９２において、撮影部３１は、所定の空間内を撮影する。撮影部３１は、撮影した画像を画像記憶部３３１に記憶する。なお、撮影部３１は、動画像を画像記憶部３３１に記憶する。
【０２７１】
次に、ステップＳ９３において、画像処理部３２１は、画像記憶部３３１から画像を取得する。
【０２７２】
次に、ステップＳ９４において、画像処理部３２１は、画像から対象者の特徴を抽出する。ここで、対象者の特徴とは、例えば、対象者の顔、目、口、右手、左手、衣類及びマスクである。また、画像処理部３２１は、各特徴の重心位置も検出する。
【０２７３】
次に、ステップＳ９５において、咳／くしゃみ検出部３２４は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したか否かを判断する。ここで、咳／くしゃみ検出部３２４は、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部３２４は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０２７４】
ここで、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出していないと判定された場合（ステップＳ９５でＮＯ）、ステップＳ９１に処理が戻る。
【０２７５】
一方、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定された場合（ステップＳ９５でＹＥＳ）、ステップＳ９６において、人物状態判定部３２３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像を画像記憶部３３１から取得する。
【０２７６】
図２２に示すステップＳ９７〜ステップＳ１００の処理は、図１９に示すステップＳ５５〜ステップＳ５８の処理と同じであるので、詳細な説明を省略する。
【０２７７】
このように、カメラ３Ａによって、所定の空間内の人物が咳又はくしゃみをしたことが検出されるとともに、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の口元の状態、顔の向き及び所定の空間内における位置が認識され、気流制御装置１Ｂによって、所定の空間内における気流を制御するための制御信号が生成される。これにより、気流制御システムの構成をより簡素化することができ、気流制御システムのコストを抑えることができる。
【０２７８】
（感染リスク評価システム）
本開示には、以下に説明する感染リスク評価システムが含まれる。感染リスク評価システムの説明において、上述した気流制御システムと実質的に同じ構成については、同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２７９】
図２３は、本開示の感染リスク評価システムの構成を示す図である。図２３に示す感染リスク評価システムは、情報処理システムの一例であり、感染リスク評価装置１Ｃ及び端末装置５を備える。
【０２８０】
感染リスク評価装置１Ｃは、情報処理装置の一例であり、感染症に感染する危険性（感染リスク）を評価する。感染リスク評価装置１Ｃは、所定の空間内の壁又は天井に配置される。
【０２８１】
感染リスク評価装置１Ｃは、ネットワークを介して端末装置５と互いに通信可能に接続されている。
【０２８２】
端末装置５は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット型コンピュータである。端末装置５は、例えば、対象者がいる施設の管理者又は職員などにより使用される。
【０２８３】
感染リスク評価装置１Ｃは、カメラ１１、マイクロフォン１２、プロセッサ１３、メモリ１４及び通信部１５を備える。音声に基づかず、画像に基づいて、咳又はくしゃみを検出する場合には、感染リスク評価装置１Ｃは、マイクロフォンを備えなくても良い。
【０２８４】
感染リスク評価装置１Ｃは、対象者が感染症に感染しているか否かは判断せず、咳又はくしゃみをした対象者を感染者として取り扱う。
【０２８５】
カメラ１１及びマイクロフォン１２は、感染リスク評価装置１Ｃの内部に設けられていてもよいし、感染リスク評価装置１Ｃの外部に設けられていてもよい。カメラ１１及びマイクロフォン１２が感染リスク評価装置１Ｃの外部に設けられている場合、感染リスク評価装置１Ｃは、カメラ１１及びマイクロフォン１２と有線又は無線により通信可能に接続される。
【０２８６】
プロセッサ１３は、画像処理部１３１、咳／くしゃみ検出部１３２、人物状態判定部１３３、感染リスク評価部１３５及び評価結果通知部１３６を備える。メモリ１４は、例えば、半導体メモリであり、画像記憶部１４１及び感染リスク評価テーブル記憶部１４４を備える。
【０２８７】
感染リスク評価装置１Ｃは、複数のカメラを備えてもよい。これにより、１台のカメラをスイープさせることなく、広範囲を撮影することができるだけでなく、カメラキャリブレーションがより容易になる。
【０２８８】
人は、咳又はくしゃみをする場合には、反射的に様々な動作を行う。例えば、人は、手で鼻及び口など顔の一部を覆った状態で咳又はくしゃみをしたり、口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをしたり、ハンカチで鼻及び口など顔の一部を覆った状態で咳又はくしゃみをしたり、上着の袖で鼻及び口など顔の一部を覆った状態で咳又はくしゃみをしたり、マスクで口を覆った状態で咳又はくしゃみをしたりする。咳又はくしゃみをした時の対象者の状態によって、その後の空間における感染リスクは異なると考えられる。例えば、口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをした場合には、対象者の前方数メートルに渡って飛沫又は飛沫核が飛ぶ。すなわち、口を何も覆わない状態で咳又はくしゃみをした場合には、飛沫感染又は空気感染によって、その後の空間の感染リスクが極めて高くなる。また、飛沫又は飛沫核が空間中へ飛散した後に、周囲の家具などに付着又は沈着することも考えられ、接触感染による感染リスクも低くない。
【０２８９】
次に、鼻及び口を手で覆った状態で咳又はくしゃみをした場合には、主に手にウイルスが付着することになる。ウイルスが付着した手で、周囲の人又は物に接触した場合には、接触した人がウイルスに感染したり、接触した物にさらに接触した人がウイルスに感染したりすることになる。したがって、口を手で覆った状態で咳又はくしゃみをした場合には、接触感染による感染リスクが高くなる。また、咳又はくしゃみの発生時の初速度は、一般には１０［ｍ／ｓ］以上であり、すなわち、ウイルスは、高速に飛散する。したがって、口を手で覆った場合であっても、手に間隙があれば、その間隙から飛沫又は飛沫核が漏れだすことになる。従って、口を手で覆った状態で咳又はくしゃみをした場合、空気感染及び飛沫感染による感染リスクも低くない。
【０２９０】
さらに、ハンカチ又は上着の袖で口を覆った状態で咳又はくしゃみをした場合には、手で口を覆った場合と比較して、ウイルスが手に付着する確率はかなり低く、また間隙もできにくい。したがって、ハンカチ又は上着の袖で口を覆った場合の感染リスクは、手で口を覆った場合より低くなる。ただし、上着の袖で口を覆った場合には、袖に付着したウイルスが対象者の動作の結果、時間をかけて、再飛散する可能性がある。したがって、上着の袖で口を覆った場合の空気感染による感染リスクは、ハンカチで口を覆った場合に比べて高いと言える。
【０２９１】
また、マスクで口を覆った状態で咳又はくしゃみをした場合には、マスクが正しく着用されていれば、ほとんどの飛沫又は飛沫核がマスクのフィルターに捕集されることとなる。したがって、マスクで口を覆った場合の感染リスクは低いと言える。
【０２９２】
また、人は、顔を下に向けた状態で咳又はくしゃみをする場合もある。このように、顔を下に向けた状態で咳又はくしゃみをした場合、飛沫又は飛沫核は空間の下方に拡散していくため、飛沫感染による感染リスクは一般的には下がることになる。
【０２９３】
このように、人物が咳又はくしゃみをした際の人物の口元の状態によって、感染症に感染する危険性は異なる。また、どの感染経路によって感染する危険性が高いかも、人物の口元の状態によって異なる。
【０２９４】
人物状態判定部１３３は、咳又はくしゃみが検出された時点の前後の時間の画像から、対象者の口元の状態を認識する。人物の口元の状態は、複数のパターンに分類することが可能である。例えば、人物の口元の状態は、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が衣類（例えば、上着の袖）で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態を含む。
【０２９５】
人物状態判定部１３３は、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が衣類（例えば、上着の袖）で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識する。
【０２９６】
感染リスク評価テーブル記憶部１４４は、人物の口元の状態と、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を数値化した評価値とを対応付けた感染リスク評価テーブルを記憶する。
【０２９７】
図２４は、感染リスク評価テーブル記憶部１４４に記憶される感染リスク評価テーブルの一例を示す図である。
【０２９８】
図２４に示すように、口が覆われていない状態に対しては、飛沫感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“３”が対応付けられており、接触感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“２”が対応付けられており、空気感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“３”が対応付けられている。なお、評価値は、“１”〜“３”の数値で表され、数値が大きくなるほど感染する危険性が高くなることを表している。
【０２９９】
また、口が手で覆われた状態に対しては、飛沫感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“２”が対応付けられており、接触感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“３”が対応付けられており、空気感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“２”が対応付けられている。
【０３００】
また、口がハンカチで覆われた状態に対しては、飛沫感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、接触感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、空気感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられている。
【０３０１】
また、口が上着の袖で覆われた状態に対しては、飛沫感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、接触感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、空気感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“２”が対応付けられている。
【０３０２】
また、口がマスクで覆われた状態に対しては、飛沫感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、接触感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられており、空気感染により感染症に感染する危険性を示す評価値は“１”が対応付けられている。
【０３０３】
感染リスク評価部１３５は、人物状態判定部１３３によって認識された人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性を評価する。感染リスク評価部１３５は、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を評価する。感染リスク評価部１３５は、感染リスク評価テーブルから、人物状態判定部１３３によって認識された人物の口元の状態に対応付けられている、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの評価値を抽出し、抽出した評価値のそれぞれを所定の時間内において累積する。
【０３０４】
評価結果通知部１３６は、感染リスク評価部１３５による評価結果を通信部１５へ出力する。評価結果通知部１３６は、累積値が閾値以上である場合、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す評価結果を通信部１５へ出力する。
【０３０５】
通信部１５は、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す評価結果を端末装置５へ送信する。
【０３０６】
端末装置５は、通信部１５によって送信された評価結果を受信する。端末装置５は、受信した評価結果を表示する。
【０３０７】
続いて、本形態における感染リスク評価装置１Ｃの動作について説明する。
【０３０８】
図２５は、感染リスク評価装置の動作を説明するための第１のフローチャートであり、図２６は、本形態における感染リスク評価装置の動作を説明するための第２のフローチャートである。
【０３０９】
まず、ステップＳ１０１において、プロセッサ１３は、感染リスク評価装置１Ｃの電源がオンされているか否かを判断する。ここで、感染リスク評価装置１Ｃの電源がオフされたと判断された場合（ステップＳ１０１でＮＯ）、処理が終了する。
【０３１０】
一方、感染リスク評価装置１Ｃの電源がオンされたと判断された場合（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、ステップＳ１０２において、カメラ１１は、所定の空間内を撮影する。カメラ１１は、撮影した画像を画像記憶部１４１に記憶する。なお、カメラ１１は、動画像を画像記憶部１４１に記憶する。
【０３１１】
次に、ステップＳ１０３において、プロセッサ１３は、所定の時間が経過したか否かを判断する。ここで、所定の時間は、例えば３０分である。本形態では、所定の時間間隔で、感染症に感染する危険性の評価結果を通知するか否かが判断される。なお、例えば１分間隔などの頻繁に評価結果が通知される場合、通知された人物は、煩わしく感じるおそれがあるため、例えば３０分間隔で通知することが好ましい。これにより、所定の時間内における所定の空間内の感染症に感染する危険性を評価することができる。なお、所定の時間は、例えば管理者により設定可能であってもよい。
【０３１２】
ここで、所定の時間が経過していないと判断された場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、ステップＳ１０４において、画像処理部１３１は、画像記憶部１４１から画像を取得する。
【０３１３】
次に、ステップＳ１０５において、画像処理部１３１は、画像から対象者の特徴を抽出する。ここで、対象者の特徴とは、例えば、対象者の顔、目、口、右手、左手、衣類及びマスクである。また、画像処理部１３１は、各特徴の重心位置も検出する。
【０３１４】
次に、ステップＳ１０６において、咳／くしゃみ検出部１３２は、マイクロフォン１２から音声を取得する。
【０３１５】
次に、ステップＳ１０７において、咳／くしゃみ検出部１３２は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したか否かを判断する。ここで、咳／くしゃみ検出部１３２は、画像から抽出した顔の重心位置と右手の重心位置との間の第１の距離を計算するとともに、画像から抽出した顔の重心位置と左手の重心位置との間の第２の距離を計算する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であると判定した場合、マイクロフォン１２から取得した音声の音量が閾値以上であるか否かを判定する。咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値以下であり、かつ音声の音量が閾値以上であると判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定する。また、咳／くしゃみ検出部１３２は、第１の距離と第２の距離とのうちの短い方の距離が閾値より長いと判定した場合、又は音声情報の音量が閾値より小さいと判定した場合、所定の空間内にいる対象者による咳を検出していない、かつ、所定の空間内にいる対象者によるくしゃみを検出していないと判定する。
【０３１６】
ここで、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出していないと判定された場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、ステップＳ１０１に処理が戻る。
【０３１７】
一方、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみを検出したと判定された場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０８において、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像を画像記憶部１４１から取得する。
【０３１８】
次に、ステップＳ１０９において、人物状態判定部１３３は、対象者が咳又はくしゃみをした際の対象者の口元の状態を認識する。ここで、人物状態判定部１３３は、所定の空間内にいる対象者による咳又はくしゃみが検出された時点の画像から、対象者の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が上着の袖で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかを認識する。
【０３１９】
なお、人物状態判定部１３３は、咳又はくしゃみが検出された時点の画像だけでなく、咳又はくしゃみが検出された時点の前後の時間の画像から、対象者の口元の状態を認識してもよい。
【０３２０】
次に、ステップＳ１１０において、感染リスク評価部１３５は、メモリ１４に記憶されている評価値の累積値を取得する。メモリ１４は、所定の空間における飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値を累積した累積値を記憶している。感染リスク評価部１３５は、所定の空間における飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値の累積値をメモリ１４から取得する。
【０３２１】
次に、ステップＳ１１１において、感染リスク評価部１３５は、感染リスク評価テーブル記憶部１４４から感染リスク評価テーブルを読み出す。
【０３２２】
次に、ステップＳ１１２において、感染リスク評価部１３５は、感染リスク評価テーブルを参照し、人物状態判定部１３３によって認識された対象者の口元の状態に対応する飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値を決定する。
【０３２３】
次に、ステップＳ１１３において、感染リスク評価部１３５は、決定した飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値を、取得した累積値に加算し、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値の累積値をメモリ１４に記憶する。これにより、メモリ１４の累積値が更新される。その後、処理がステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１以降の処理が行われる。
【０３２４】
一方、ステップＳ１０３において所定の時間が経過したと判断された場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、ステップＳ１１４において、感染リスク評価部１３５は、各感染経路の累積値の合計値が閾値以上であるか否かを判断する。すなわち、感染リスク評価部１３５は、メモリ１４に記憶されている飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値の累積値を合計し、合計値が閾値以上であるか否かを判断する。ここで、累積値の合計値が閾値以上ではないと判断された場合（ステップＳ１１４でＮＯ）、ステップＳ１１７に処理が移行する。
【０３２５】
一方、累積値の合計値が閾値以上であると判断された場合（ステップＳ１１４でＹＥＳ）、ステップＳ１１５において、評価結果通知部１３６は、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す評価結果を通信部１５へ出力する。
【０３２６】
次に、ステップＳ１１６において、通信部１５は、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す評価結果を端末装置５へ送信する。端末装置５は、感染リスク評価装置１Ｃによって送信された評価結果を受信し、受信した評価結果を表示する。端末装置５に表示された評価結果を確認した管理者は、所定の空間内における感染症に感染する危険性が高くなっているので、所定の空間内を換気したり、所定の空間内に配置された空気清浄機の電源をオンしたり、所定の空間内にいる人を別の場所に移動させたりする。
【０３２７】
次に、ステップＳ１１７において、感染リスク評価部１３５は、メモリ１４に記憶されている各感染経路の評価値の累積値と、所定の時間とを初期化する。その後、処理がステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１以降の処理が行われる。
【０３２８】
なお、ステップＳ１１４において、感染リスク評価部１３５は、各感染経路の累積値の合計値が閾値以上であるか否かを判断しているが、本開示は特にこれに限定されず、各感染経路の累積値の少なくとも１つが閾値以上であるか否かを判断してもよい。すなわち、感染リスク評価部１３５は、飛沫感染による感染リスクの評価値の累積値、接触感染による感染リスクの評価値の累積値、及び空気感染による感染リスクの評価値の累積値の少なくとも１つが閾値以上であるか否かを判断してもよい。
【０３２９】
また、評価結果通知部１３６は、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す評価結果を通信部１５へ出力しているが、本開示は特にこれに限定されず、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値を評価結果として通信部１５へ出力してもよい。このとき、評価結果通知部１３６は、累積値の合計値が閾値以上であると判断された場合に、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値を評価結果として通信部１５へ出力してもよい。また、評価結果通知部１３６は、所定の時間が経過した場合に、累積値の合計値が閾値以上であるか否かを判断することなく、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値を評価結果として通信部１５へ出力してもよい。
【０３３０】
また、本開示では、所定の時間が経過し、かつ累積値の合計値が閾値以上であると判断された場合に、評価結果が端末装置５へ送信されるが、本開示は特にこれに限定されず、ステップＳ１１３で飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値が記憶される毎に、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値が端末装置５へ送信されてもよい。この場合、端末装置５は、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値をリアルタイムに表示することができる。
【０３３１】
また、所定の空間内にいる対象者は１人とは限らず、複数の対象者がいる場合もある。複数の対象者が所定の空間内にいる場合には、複数の対象者のそれぞれによる咳又はくしゃみを検出し、複数の対象者のそれぞれの口元の状態を認識し、認識された複数の対象者のそれぞれの口元の状態に対応する飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値を決定し、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれによる感染リスクの評価値の累積値を記憶してもよい。
【０３３２】
また、メモリ１４は、対象者の顔画像と、対象者が感染症に感染しているか否かを示す情報とを対応付けた感染者情報を予め記憶してもよい。この場合、感染リスク評価部１３５は、画像情報に含まれる対象者の顔画像から、当該対象者が感染症に感染しているか否かを判定してもよい。そして、当該対象者が感染症に感染していると判定した場合、感染リスク評価部１３４は、決定された評価値に重み付けを行ってもよい。また、当該対象者が感染症に感染していないと判定した場合、感染リスク評価部１３５は、評価値を０に決定してもよい。なお、感染リスク評価装置１Ｃは、事前に対象者の顔画像を撮影するとともに、生体センサから当該対象者の生体情報を取得し、取得した生体情報から対象者が感染症に感染しているか否かを判定してもよい。また、感染リスク評価装置１Ｃは、医師又は管理者により、対象者が感染症に感染しているか否かの情報の入力を受け付けてもよい。
【０３３３】
以上に説明した感染リスク評価システムは、以下の情報処理システムの一例である。
【０３３４】
所定の空間を撮像するカメラと、
情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記カメラが前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮影した前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、
前記口元の状態に基づいて、前記所定の空間内において感染症に感染する危険性を評価し、
評価結果を出力する、
情報処理システム。
【０３３５】
また、上記の情報処理システムによって、以下の情報処理方法を実現することができる。
【０３３６】
所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出し、
前記咳または前記くしゃみが検出された時に撮像された前記所定の空間の画像を取得し、
前記画像から、前記人物の口元の状態を検出し、
前記口元の状態に基づいて、前記所定の空間内において感染症に感染する危険性を評価し、
評価結果を出力する、
情報処理方法。
【０３３７】
この情報処理方法の構成によれば、咳またはくしゃみが検出された時に撮像された所定の空間の画像から人物の口元の状態が検出され、人物の口元の状態に基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性が評価されるので、咳またはくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を推定することができる。そして、所定の空間における感染症に感染する危険性が高いと推定された場合に、感染症に感染する危険性が低くなるように適切な対応を促すことができる。
【０３３８】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、及び前記人物の口が手で覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【０３３９】
この構成によれば、感染症に感染する危険性は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、及び人物の口が手で覆われている状態のいずれであるかに基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性をより正確に評価することができる。
【０３４０】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【０３４１】
この構成によれば、感染症に感染する危険性は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態と、人物の口がマスクで覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかに基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性をより正確に評価することができる。
【０３４２】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、前記人物の口がハンカチで覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【０３４３】
この構成によれば、感染症に感染する危険性は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態と、人物の口がハンカチで覆われている状態と、人物の口がマスクで覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかに基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性をより正確に評価することができる。
【０３４４】
また、上記の情報処理方法において、前記人物の口元の状態の認識は、前記人物の口が覆われていない状態、前記人物の口が手で覆われている状態、前記人物の口がハンカチで覆われている状態、前記人物の口が衣類で覆われている状態、及び前記人物の口がマスクで覆われている状態のいずれかを認識してもよい。
【０３４５】
この構成によれば、感染症に感染する危険性は、人物の口が覆われていない状態と、人物の口が手で覆われている状態と、人物の口がハンカチで覆われている状態と、人物の口が衣類で覆われている状態と、人物の口がマスクで覆われている状態とでは異なる。そのため、人物の口元の状態が、人物の口が覆われていない状態、人物の口が手で覆われている状態、人物の口がハンカチで覆われている状態、人物の口が衣類で覆われている状態、及び人物の口がマスクで覆われている状態のいずれであるかに基づいて、所定の空間内において感染症に感染する危険性をより正確に評価することができる。
【０３４６】
また、上記の情報処理方法において、前記咳またはくしゃみの検出は、前記画像から、前記所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０３４７】
この構成によれば、画像を用いて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出することができる。
【０３４８】
また、上記の情報処理方法において、前記咳またはくしゃみの検出は、前記画像に含まれる前記人物の顔の位置と、前記画像に含まれる前記人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判断し、前記距離が前記閾値以下であると判断した場合、前記咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０３４９】
一般的に、人は、咳又はくしゃみをする場合に、手を口に当てる動作を行う。そのため、画像に含まれる人物の顔の位置と、画像に含まれる人物の一方の手の位置との間の距離が閾値以下であるか否かを判断することにより、人物が咳又はくしゃみをしたことを容易に検出することができる。
【０３５０】
また、上記の情報処理方法において、前記咳またはくしゃみの検出は、前記画像に含まれる前記人物の口の面積が閾値以下であるか否かを判断し、前記面積が前記閾値以下であると判断した場合、前記咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０３５１】
一般的に、人は、咳又はくしゃみをする場合に、手を口に当てる動作を行う。そのため、画像に含まれる人物の口の面積が閾値以下であるか否かを判断することにより、人物が咳又はくしゃみをしたことを容易に検出することができる。
【０３５２】
また、上記の情報処理方法において、さらに、前記所定の空間に設置されたマイクロフォンから、前記所定の空間内の音声を集音した音声を取得し、前記咳またはくしゃみの検出は、前記画像及び前記音声から、前記所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみを検出してもよい。
【０３５３】
この構成によれば、所定の空間に設置されたマイクロフォンから、所定の空間内の音声を集音した音声が取得される。咳またはくしゃみの検出は、画像及び音声から、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみが検出される。
【０３５４】
したがって、画像だけでなく、音声も用いて、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみが検出されるので、所定の空間内にいる人物による咳またはくしゃみをより正確に検出することができる。
【０３５５】
また、上記の情報処理方法において、前記感染症に感染する危険性の評価は、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより前記感染症に感染する危険性を評価してもよい。
【０３５６】
この構成によれば、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性が評価されるので、飛沫感染、接触感染及び空気感染の感染経路毎に、感染症に感染する危険性を推定することができる。また、飛沫感染、接触感染及び空気感染の感染経路に応じた感染症対策を実施することができる。
【０３５７】
また、上記の情報処理方法において、前記感染症に感染する危険性の評価は、前記人物の口元の状態と、前記飛沫感染、前記接触感染及び前記空気感染のそれぞれにより前記感染症に感染する危険性を数値化した評価値とを対応付けた評価テーブルから、認識した前記人物の口元の状態に対応付けられている、前記飛沫感染、前記接触感染及び前記空気感染のそれぞれの前記評価値を抽出し、抽出した前記評価値をそれぞれ累積し、前記評価結果の出力は、前記飛沫感染、前記接触感染及び前記空気感染のそれぞれの累積値を前記評価結果として出力してもよい。
【０３５８】
この構成によれば、評価テーブルには、人物の口元の状態と、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を数値化した評価値とが対応付けられている。認識された人物の口元の状態に対応付けられている、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの評価値が評価テーブルから抽出される。抽出された評価値がそれぞれ累積される。飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値が評価結果として出力される。
【０３５９】
したがって、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの累積値を用いて、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を容易に推定することができる。
【０３６０】
また、上記の情報処理方法において、前記感染症に感染する危険性の評価は、前記人物の口元の状態と、前記飛沫感染、前記接触感染及び前記空気感染のそれぞれにより前記感染症に感染する危険性を数値化した評価値とを対応付けた評価テーブルから、認識した前記人物の口元の状態に対応付けられている、前記飛沫感染、前記接触感染及び前記空気感染のそれぞれの前記評価値を抽出し、抽出した前記評価値のそれぞれを所定の時間内において累積し、前記評価結果の出力は、累積値が閾値以上である場合、前記所定の空間内において前記感染症に感染する危険性が高いことを示す前記評価結果を出力してもよい。
【０３６１】
この構成によれば、評価テーブルには、人物の口元の状態と、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を数値化した評価値とが対応付けられている。認識された人物の口元の状態に対応付けられている、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの評価値が評価テーブルから抽出される。抽出された評価値のそれぞれが所定の時間内において累積される。累積値が閾値以上である場合、所定の空間内において感染症に感染する危険性が高いことを示す前記評価結果が出力される。
【０３６２】
したがって、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれの所定の時間内における累積値を用いて、飛沫感染、接触感染及び空気感染のそれぞれにより感染症に感染する危険性を容易に推定することができる。
【０３６３】
以上、本開示の装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【０３６４】
なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０３６５】
本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全ては典型的には集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０３６６】
また、本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。
【０３６７】
また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。
【０３６８】
また、上記フローチャートに示す各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、同様の効果が得られる範囲で上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【０３６９】
さらに、本開示の主旨を逸脱しない限り、本開示の各実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本開示に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０３７０】
本開示に係る情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムは、咳又はくしゃみが検出された所定の空間における感染症に感染する危険性を低下させることができ、咳又はくしゃみが検出された所定の空間の気流を制御する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムとして有用である。
【符号の説明】
【０３７１】
１，１Ａ，１Ｂ    気流制御装置
１Ｃ    感染リスク評価装置
２    気流発生装置
３，３Ａ    カメラ
４    マイクロフォン
５    端末装置
１１    カメラ
１２    マイクロフォン
１３，１３Ａ，１３Ｂ    プロセッサ
１４，１４Ｂ    メモリ
１５，１５Ｂ    通信部
２１    通信部
２２    プロセッサ
２３    メモリ
２４    気流発生部
２５    風向変更部
３１    撮影部
３２，３２Ａ    プロセッサ
３３    メモリ
３４，３４Ａ    通信部
４１    集音部
４２    プロセッサ
４３    通信部
１３１    画像処理部
１３２，１３２Ａ    咳／くしゃみ検出部
１３３    人物状態判定部
１３４    制御信号生成部
１３５    感染リスク評価部
１３６    評価結果通知部
１４１    画像記憶部
１４２    機器情報記憶部
１４３    気流制御テーブル記憶部
１４４    感染リスク評価テーブル記憶部
２０１    空調機器
２０２    空気清浄機
２２１    気流制御部
３２１    画像処理部
３２２    咳／くしゃみ判断部
３２３    人物状態判定部
３２４    咳／くしゃみ検出部
３３１    画像記憶部
４２１    咳／くしゃみ検出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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