"家庭内の状況を認識する状況認識装置であって、人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段を有することを特徴とする、状況認識装置。前記状況認識処理判断手段は、前記人物移動検出手段により、人物が移動している場合には状況認識処理を実施し、そうでない場合は状況認識処理を実施しないことを特徴とする、請求項1に記載の状況認識装置。前記状況認識処理判断手段は、前記人物移動検出手段により、人物がその頭部と足元を結ぶベクトルに対して直交方向に移動している場合には身長推定を実施し、そのベクトル方向に移動している場合は状況認識処理を実施しないことを特徴とする、請求項2に記載の状況認識装置。前記状況認識手段は、人物の身長を検出する身長推定手段であることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の状況認識装置。前記状況認識手段である身長推定手段は、人物の足元位置を検出する足元位置検出手段と、人物の頭部位置を検出する頭部位置検出手段と、前記足元位置検出手段で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する身長推定手段ことを特徴とする、請求項4に記載の状況認識装置。前記状況認識手段は、家庭内の障害物を検出する障害物検出手段であることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の状況認識装置。前記状況認識手段である障害物検出手段は、人物の移動履歴を利用して障害物を検出することを特徴とする、請求項6に記載の状況認識装置。前記状況認識手段である障害物検出手段は、人物の足元位置の履歴を利用して障害物を検出することを特徴とする、請求項7に記載の状況認識装置。前記状況認識手段は、カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定手段であることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の状況認識装置。前記状況認識手段でカメラパラメータ推定手段は、カメラパラメータである消失線を推定することを特徴とする、請求項9に記載の状況認識装置。請求項1~3のいずれか1項に記載の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、前記状況認識手段が識別した状況認識結果に基づいて、空調制御を実現する空調制御部を有することを特徴とする空気調和機。請求項11に記載の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、さらに、前記状況認識手段が認識した認識結果を表示するための認識結果表示手段を有することを特徴とする空気調和機。家庭内の状況を認識する状況認識方法であって、人物の移動情報を検出する人物移動検出ステップと、前記人物移動検出ステップの検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断ステップと、前記状況認識処理判断ステップにより、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識ステップを有することを特徴とする、状況認識方法。前記状況認識ステップは、人物の身長を検出する身長推定ステップであることを特徴とする、請求項13に記載の状況認識方法。前記状況認識ステップは、家庭内の障害物を検出する障害物検出ステップであることを特徴とする、請求項13に記載の状況認識方法。前記状況認識ステップは、カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定ステップであることを特徴とする、請求項13に記載の状況認識方法。しかしながら、前記従来の状況認識技術では、監視カメラ用途に開発されたこともあり、家庭内では、そのまま利用することが難しかった。これは、例えば、監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、また、静止していることが多い。特許文献3では、頭頂部位置と足元位置の距離から身長を求める身長推定方法が開示されているが、家庭内では、人物は座っていることが多々あり、この場合、頭頂部位置と足元位置の距離から正確に身長を求めることはできなかった。また、特許文献3では、差分情報をから頭部位置と足元位置を求めているが、人物が静止している場合、多くの差分処理では人物の全身を正確に検出することができないため、頭部位置と足元位置を正確に取得することは困難である。そのため、人物が静止している場合、正確に身長を求めることはできなかった。また、特許文献4では、移動物体の最下端を移動物体と床面との接する点として求めているが、人物の下半身が遮蔽されている場合、その足元位置は画像から求めることは困難である。また、例えば図22に示したように、撮像センサユニット24から離れた方向からテーブルをふいている人物321が存在する場合、人物の腕の位置を足元位置と誤って判断してしまい、本来はテーブルという障害物が存在する領域を、障害物が存在しない領域と判定してしまう可能性が高かった。上記目的を達成するために、本発明の状況認識装置は、家庭内の人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段を有する。人物が移動している場合のみ、状況認識処理を実行することにより、高精度な状況認識処理を実現することを目的としたものである。本発明によれば、人物の移動情報を利用することにより、家庭内において、高精度の状況認識技術を実現することができる。さらに、本発明の状況認識技術を利用することにより、空気調和空間の状況を認識して、最適な空気調和動作を行なわせることができる。第1の発明は、家庭内の状況を認識する状況認識装置であって、人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段とを有する構成としている。この構成により、人物移動検出手段によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理が高精度に処理可能な状況でのみ、状況認識処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。第2の発明は、人物移動検出手段により、人物が移動している場合には状況認識処理を実施し、そうでない場合は状況認識処理を実施しないことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。第3の発明は、前記人物移動検出手段により、人物がその頭部と足元を結ぶベクトルに対して直交方向に移動している場合には身長推定を実施し、そのベクトル方向に移動している場合は状況認識処理を実施しないことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。第4の発明は、前記状況認識手段として、人物の身長を検出する身長推定手段を利用することにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。第5の発明は、身長推定手段として、人物の足元位置を検出する足元位置検出手段と、人物の頭部位置を検出する頭部位置検出手段と、前記足元位置検出手段で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する身長推定手段とを有する構成としている。この構成により、人物移動検出手段によって人物の移動情報を推定し、身長推定処理が高精度に処理可能な状況でのみ、身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。第6の発明は、前記状況認識手段として、家庭内の障害物を検出する障害物検出手段を利用することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。第7の発明は、障害物検出手段として、人物の移動履歴を利用して障害物を検出することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。第8の発明は、障害物検出手段として、人物の足元位置の履歴を利用して障害物を検出することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。第9の発明は、前記状況認識手段として、カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定手段を利用することにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現することができる。第10の発明は、カメラパラメータ推定手段として、カメラパラメータである消失線を推定することにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定を実現することができる。第11の発明は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、前記人物識別手段が識別した識別結果に基づいて、空調制御を実現する空調制御部を有する構成としている。この構成により、空気調和空間においても状況を高精度に認識することができるため、最適な空気調和動作を実現することができる。第12の発明は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、さらに、前記状況認識手段が認識した認識結果を表示するための認識結果表示手段を有する構成としている。この構成により、利用者は状況識別装置が識別を行なえているかどうかを認識することができるため、安心して利用することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施の形態1以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。さらに、図2は、状況認識処理として、身長推定処理を行なう場合の構成を示す機能ブロック図である。つまり、状況認識手段103は、足元位置検出手段104、頭部位置検出手段105および身長推定手段106からなる。また、図3は、本実施形態における身長推定処理の流れを示すフローチャートである。図3において、人物移動検出手段101は撮像センサユニット24を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得するステップS101。人物移動検出手段101は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出しステップS102、人物が存在している場合には、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出するステップS103。状況認識処理判断手段102は、前記人物移動検出手段101の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なうかどうかを判断するステップS104。すなわち、状況認識処理判断手段102によって、人物が移動していると判断された場合ステップS104でYes、足元位置検出手段104は、人物の足元位置を推定するステップS105。さらに、頭部位置検出手段105は、人物の頭部位置を推定するステップS106。身長推定手段106は、前記足元位置検出手段104で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出するステップS107。一方、状況認識処理判断手段102によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合ステップS104でNo、身長推定手段106は、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なわず、以前の身長情報を現在の身長情報として保持するステップS108。<人物移動検出手段の構成>撮像センサユニット24は、回路基板と、回路基板に取り付けられたレンズと、レンズの内部に実装された撮像センサとで構成されている。また、人物移動検出手段101は、例えば後述する差分処理に基づいて回路基板により人物の在否が判断され、さらにその人物の位置を推定する。すなわち、回路基板は人物移動検出手段101として作用する。もちろん、後述する状況認識処理判断手段102および状況認識手段103も回路基板によって実現されるが、詳細な説明は省略する。<撮像センサユニットによる人物移動検出>撮像センサユニット24による人物移動検出を行なうために、公知の技術である差分法を利用する。これは、人物が存在しない画像である背景画像と、撮像センサユニット24が撮像した画像の差分処理を行ない、差分が生じている領域には、人物が存在していると推定するものである。図4は、本実施形態における人物移動検出手段の、ステップS102における人物の在否と位置情報の検出処理の流れを示したフローチャートである。ステップS201において、背景差分処理を利用することで、ステップS101で取得したフレーム画像内で差分が生じている画素を検出する。背景差分処理とは、特定の条件下で撮像した背景画像と、背景画像と撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などの撮像条件が等しい状況で撮像した撮像画像を比較することで、背景画像には存在していないが、撮像画像には存在する物体を検出する手法である。人物の検出を行なうためには、背景画像として人物が存在しない画像を作成する。図5は、背景差分処理を説明するための模式図である。図5aは、背景画像を示している。この図において、301は家庭内に存在する窓を、302は扉を示している。図5bは、撮像センサユニット24によってステップS101で撮像されたフレーム画像を示している。ここで、撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などは図5aの背景画像と等しい。303は、家庭内に存在する人物を示している。背景差分処理では、図5aと図5bの差分画像を作成することにより、人物を検出する。図5cは差分画像を示しており、白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素は差分が生じている画素を示している。背景画像には存在しないが、撮像されたフレーム画像には存在する人物303の領域が、差分が生じている領域304として、検出されていることがわかる。つまり、差分画像から差分が生じている領域を抽出することで、人物領域を検出し、人物の在否を検出することが可能である。また、前述の背景画像は、フレーム間差分処理を利用することで作成することが可能である。図6~図8は、この処理を説明するための模式図である。図6a~cは、人物303が窓301の前を右から左に移動しているシーンにおいて、撮像センサユニット24によって撮像された連続した3フレームの画像を示した模式図である。図6bは図6aの次のフレームの画像を、図6cは図6bの次のフレームの画像を示している。また、図7a~cは、図6の画像を利用して、フレーム間差分処理を行なった、フレーム間差分画像を示している。白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素305は差分が生じている画素を示している。ここで、視野内で移動している物体は人物のみであるとすると、フレーム間差分画像において、差分が生じない領域には、人物が存在していないと考えられる。そこで、フレーム間差分が生じない領域においては、背景画像を現在のフレームの画像と置き換える。この処理を繰り返すことで、背景画像を自動的に作成することができる。図8a~cは、それぞれ図6a~cの各フレームにおける背景画像の更新を模式的に示した図である。斜線で示した領域306は、背景画像を更新した領域、黒領域307はまだ背景画像が作成されていない領域、白領域308は背景画像が更新されなかった領域を示している。つまり、図8の黒領域307と白領域308の合計領域が、図7の黒色領域305と等しくなる。図に示したとおり、人物が動いている場合、黒領域307が徐々に小さくなり、自動的に背景画像が作成されていることがわかる。次に、ステップS202において、求まった差分領域を領域分割することにより、複数の人物が存在している場合には、複数の差分領域として分割する。こうして求めた各差分領域の位置情報として、人物の位置情報を取得する。また、このような領域分割を行なうためには、公知の画像クラスタリング手法を利用すればよく、例えば、差分が生じている画素と、その8近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域であるというルールにしたがって、差分画像を領域分割すればよい。図9は、この領域分割処理を実行した模式図である。図9aは差分処理により計算された差分画像を示し、309および310の黒色画素が、差分の生じている画素である。図9bは、差分画像として図9aが得られたとき、前記差分が生じている画素と、その8近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域であるというルールに従って領域分割を行なった結果を示している。ここで、横縞領域311と縦縞領域312は、別の領域であると判断されている。このとき、画像処理で広く利用されているモルフォロジー処理などのノイズ除去処理を行なってもかまわない。次に、ステップS103において、各領域の変化量から、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出する。ここでは、移動情報として、複数の人物の重なりが生じておらず、一人の人物がその頭部と足元を通るベクトルに対してほぼ直交する方向に移動しているかどうかを判断する。これは、検出された領域の位置情報に時空間フィルタリングすることで実現する。つまり、以下の4つの条件が満たされているかどうかを確認する。1.複数フレームにわたって、一定範囲以内の位置変化を生じ、さらに大きさ変化が一定範囲内の差分領域が存在しているか2.一定面積以上の大きさの位置情報を検出しているか3.差分領域の縦横アスペクト比が一定値以上か4.検出された人物の移動方向が、その人物の頭部と足元を通るベクトルに対して直交する方向か上記4つの条件を満たす場合、その位置に人物が存在し、しかもその人物が移動していると判断する。まず、条件1では、時間的なフィルタリング処理を行なっている。すなわち、差分領域が人物である場合、その移動速度は歩行速度よりも速くなることはなく一定範囲以内の位置変化、また、大きさも大きく変化することはない大きさ変化が一定範囲内。一方、差分領域が光の状態の変化で生じている場合、その大きさや位置は大きくばらつく。そのため、条件1を利用することで、人物以外のノイズを除去することができる。このような条件は、例えば、重心u座標値の差が10画素以内で差分領域の横幅の差が2画素以下の領域が、5フレーム以上で連続して検出されるなどで実現できる。条件2では、大きさによるフィルタリングを実施し、風で動いたカレンダーなどのノイズ除去を行なう。これは、例えば、差分領域の横方向の画素数が4画素以上とすることで実現できる。条件3では、人物が歩行していることを前提とすることで、形状によるフィルタリングを行なう。このようなフィルタリングで、例えば、空間内を動き回るペットや、身長推定が困難な、複数の人物が重なった状態などを差分領域から除去することができる。このような条件は、例えば、差分領域の高さは、検出枠の横幅の1.5倍以上とすることで実現できる。ここで、複数の人物が重なっている領域をノイズとして除去することは、このような状況では人物の移動方向を正確に求めることができないためである。条件4では、人物がその人物の頭部と足元を通るベクトル以下、縦方向と記載に対して直交する方向以下、横方向と記載に移動していることに限定して、移動検出を行なうための条件である。人物が縦方向に移動している場合、その画像上での見え方は、撮像センサユニット24に正対している椅子やソファーに座っている人物が立ち上がった場合と区別がつきにくい。撮像センサユニット24に正対して座っている人物が立ち上がった場合、画像上では、上半身のみが変化し、下半身はほとんど変化しない。そのため、差分画像を作成した場合、上半身のみが検出されてしまい、正確に身長を推定することが難しい。そこで、本実施例における身長推定装置では、横方向に移動している人物に限定して身長推定処理を行なうことで、身長推定精度を高めることができる。このような条件は、例えば、差分領域の最上部v座標値の差が前後フレームで2画素以下であり、かつ、前後フレームでの差分領域の重心u座標値の差が2画素以上、10画素以内である、というフィルタリングで実現できる。本実施形態の人物移動検出手段101は、上記4条件がすべて満たされる場合、差分領域は移動している人物であると判断する。一方、4条件のいずれか一つでも満たされない場合、差分領域は移動している人物ではないと判断する。状況認識処理判断手段102は、前記人物移動検出手段の検出結果により、身長推定を実施するかどうかを判断する。ここでは、前記人物移動検出手段101によって、差分領域が移動している人物であると判断されている場合、状況認識処理判断手段102は、現在のフレーム画像は身長推定に適していると判断し、身長推定処理を実行する。一方、前記人物移動検出手段101によって、差分領域が移動している人物ではないと判断されている場合、状況認識処理判断手段102は、現在のフレーム画像は身長推定に適していないと判断し、身長推定処理を行なわず、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なわず、以前の身長情報を現在の身長情報として保持する。<身長推定手段>状況認識処理判断手段102によって、人物が移動していると判断された場合ステップS104でYes、足元位置検出手段104は、人物の足元位置を推定するステップS105。さらに、頭部位置検出手段105は、人物の頭部位置を推定するステップS106。身長推定手段106は、前記足元位置検出手段104で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出するステップS107。これらの処理について、詳述する。図10は、身長推定処理の流れを示したフローチャートである。まず、足元位置検出手段104は、画像上の差分領域から、足元位置を推定するステップS203。ここでは、画像上の足元位置として、差分領域の下端領域に存在する画素において、背景差分が生じている画素の重心座標として求める。もちろん、画像上の足元位置を求める際に、差分領域の最下端を選択するようにしてもかまわない。次に、求めた画像上の足元位置を利用して、実空間での足元位置を計算するステップS204。画像上の足元位置から世界座標系での足元位置を検出するためには、透視投影変換を利用すればよい。以下の説明では、3つの座標系を利用するが、まず、透視投影変換を説明するために、画像座標系とカメラ座標系を説明する。図11aは、この2つの座標系を説明するための模式図である。まず、画像座標系を考える。これは、撮像された画像における2次元の座標系であり、画像の左上の画素を原点、右方向にu、下方向にvとする。次に撮像センサユニット24を基準とした3次元の座標系であるカメラ座標系を考える。カメラ座標系は、撮像センサユニットの焦点位置を原点、撮像センサユニット24の光軸方向をZc,撮像センサユニット上向きをYc,撮像センサユニット左方向をXcとする。このとき、透視投影変換により、以下の関係が成り立つ。ここで、fは焦点距離[mm]、u0,v0は画像座標上での画像中心[Pixel]、dpx,dpyは撮像素子1画素の大きさ[mm/Pixel]を示している。ここで、Xc,Yc,Zcは未知数であることに着目すると、[数1]は、画像上での座標u,vが既知の場合、その座標に対応する実際の3次元位置は、カメラ座標系の原点を通る、ある直線上に存在することがわかる。ここで、画像上の足元位置をuf,vfとする。また、図12a、bに示したように、点315で示した足元位置のカメラ座標系での3次元位置をXfc,Yfc,Zfcとする。図12aは空調空間を横から見た模式図、図12bは上から見た模式図を示している。また、撮像センサユニットの設置された高さをH、Xc方向が水平方向に等しいとし、さらに足元位置は、床面上に存在する、すなわち、撮像センサユニットから高さHの平面上に存在すると仮定する。足元位置のカメラ座標系での3次元位置Xfc,Yfc,Zfcは、[数1]の透視投影変換より、次式で計算できる。[数2]は、以下のように書き直される。既存のキャリブレーションカメラパラメータ推定処理により、f,u0,v0,dpx,dpyが既知であるとすると、[数2]および[数3]におけるβ、φはuf,vfによって一意に決定される。そのため、[数3]の未知数はZfcのみである。ここで、もう一つの座標系である世界座標系を考える。図11bは世界座標系を説明するための模式図である。ここで、撮像センサユニット24のXc方向は水平方向であるとする。世界座標系は、撮像センサユニットの焦点位置を原点、撮像センサユニット左方向Xc軸方向をXw,Xw-Yw平面が水平面となるようにYw,垂直下向きをZwとする。このとき、カメラ座標系Xc,Yc,Zcと世界座標系Xw,Yw,Zwは、以下の関係を満たす。ここで、行列Rは3x3行列の変換行列である。ここで、撮像センサユニット24の設置方向が既知である場合、行列Rは既知となる。すなわち、カメラ座標系でのXc,Yc,Zcが既知の場合、[数4]により、世界座標系Xw,Yw,Zwも一意に求められる。よって、[数3]および[数4]より、世界座標系での足元位置Xfw,Yfw,Zfwは、次式より求まる。ここで、撮像センサユニットは、H=約2mの高さに通常設置されることを考慮すると、次式が成り立つ。よって、[数5]、[数6]を解くことにより、世界座標系での足元位置Xfw,Yfw,Zfwを一意に求めることができる。次に、頭部位置検出手段105が、画像上から人物の頭部位置を推定する処理について説明する。まず、頭部位置検出手段105は、画像上の差分領域から、頭部位置を推定するステップS205。ここでは、画像上の頭部位置として、差分領域の上端領域に存在する画素において、背景差分が生じている画素の重心座標として求める。もちろん、画像上の頭部位置を求める際に、差分領域の最上端を選択するようにしてもかまわない。次に、ステップS205で求めた画像上の頭部位置、およびステップS204で足元位置検出手段104が求めた世界座標系での足元位置を利用して、世界座標系での頭部位置を計算するステップS206。画像上の頭部位置から世界座標系での頭部位置を検出するためには、透視投影変換を利用すればよいが、人物の身長情報は未知のため、足元位置と異なり、高さ情報を利用して世界座標系での頭部位置を一意に求めることはできない。そこで、人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在すると仮定することで、頭部位置を求める。この方法について説明する。まず、足元位置検出手段104と同様、未知変数Zhcによって、世界座標系での頭部位置Xhw,Yhw,Zhwは次式で表される。ここで、画像上の頭部位置をuh,vhとする。また、図13a、bに示したように、頭部位置のカメラ座標系での3次元位置をXhc,Yhc,Zhcとする。図13aは空調空間を横から見た模式図、図13bは上から見た模式図を示している。この図において、点315は足元位置の3次元位置、点316は東部位置の3次元位置の3次元位置を示している。ところで、人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置316は足元位置315の真上に存在すると仮定すると、世界座標の水平面上での頭部位置Xhw,Yhwと足元位置Xfw,Yfwは等しいはずである。よって、[数8]の評価関数EZhcを最小にするZhcを求めることにより、世界座標系での足元位置Xhw,Yhw,Zhwを求めることができる。ここで、評価関数EZhcは、図13の317で示した距離の2乗である。[数8]の評価関数EZhcを最小にするZhcを求めるために、[数8]をZhcで微分すると、以下のようになる。[数10][数7]により、頭部位置検出手段105は、世界座標系での人物の頭部位置を推定する。次に、身長推定手段106は、前記足元位置検出手段104で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段105で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出するステップS207。この方法について説明する。人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在すると仮定すると、人物の身長Lは、次式で求められる。ここで、ZfWは前記足元位置検出手段104で求めた世界座標での足元高さ、ZhWは前記頭部位置検出手段105で求めた世界座標での頭部高さである。以上の処理により、撮像センサユニット24が撮像したフレーム画像を利用して、人物の身長情報を推定することができる。ところで、以上の処理により、身長情報を正確に推定するためには、以下の条件Aを満たす必要がある。条件A:人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在する。監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、動き回っていることは少ない。そのため、監視カメラによって身長推定を行なうためには、条件Aをそれほど考慮する必要がないが、家庭内においては、条件Aを満たしている画像のみを選択して処理することは、推定精度を向上させる上で、非常に重要である。本実施形態の身長推定装置では、前記人物移動検出手段101によって、差分領域が移動している人物かどうかを検出し、状況認識処理判断手段102によって、人物が移動している場合にのみ身長推定を実施するため、高精度の身長推定を実現できる。また、家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。この場合、条件Aは満たされないため、身長推定の精度は大きく劣化してしまう。一方、本実施形態の身長推定装置では、人物が移動している場合にのみ身長推定を実施しているが、人物が移動している場合、その人物が寝ていたり、座っていたりすることはほとんどありえない。そのため、本実施形態の身長推定装置は、人物が寝ていたり、座っていたりするシーンでは身長推定は行われないため、高精度の身長推定を実現できる。以上の説明では、人物移動検出手段101として、撮像センサユニット24を利用するのではなく、公知技術である、人感センサや、赤外線センサを利用するようにしてもかまわない。以上のように、本実施形態の身長推定装置は、人物移動検出手段101によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段102は、人物が移動している場合のみ、身長推定手段106により身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。実施の形態2図14は、状況認識処理として、障害物検出処理を行なう、本発明の第2の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図14において、図1および図2と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図15は、本実施形態における障害物検出処理の流れを示すフローチャートである。図15において、図3と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。本実施形態の障害物検出手段107は、撮像センサユニット24によって撮像されている人物の足元領域には、障害物が存在しないと仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴を障害物マップとして求めることにより、家庭内の障害物を検出する。図15において、人物移動検出手段101は撮像センサユニット24を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得するステップS101。さらに、人物移動検出手段101は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出しステップS102、人物が存在している場合は、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出するステップS103。状況認識処理判断手段102は、前記前記人物移動検出手段101の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対して障害物検出処理を行なうかどうかを判断するステップS104。すなわち、状況認識処理判断手段102によって、人物が移動していると判断された場合ステップS104でYes、障害物検出手段107は障害物マップを更新しステップS109、障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得するステップS110。一方、状況認識処理判断手段102によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合ステップS104でNo、障害物検出手段107は障害物マップを更新せず、以前の障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得するステップS110。図16は、障害物検出手段107における障害物マップ更新処理の流れを示すフローチャートである。まず、障害物検出手段107は、既に障害物マップが存在しているかどうかを確認するステップS301。ここで、障害物マップが存在していなかった場合ステップS301でNo、初期化された障害物マップを作成するステップS302。一方、障害物マップが存在していた場合ステップS301でYes、存在している障害物マップを初期化せず、そのまま利用する。次に、障害物検出手段107は、既に短期障害物マップが存在しているかどうかを確認するステップS303。ここで、短期障害物マップが存在していなかった場合ステップS303でNo、初期化された短期障害物マップを作成するステップS304。一方、短期障害物マップが存在していた場合ステップS303でYes、存在している短期障害物マップを初期化せず、そのまま利用する。次に、撮像センサユニット24で撮像したフレーム画像に対して、前述の方法を利用して、画像上の足元位置を推定するステップS203。障害物検出手段107は、求まった足元位置座標に対応する短期障害物マップへ一定値を投票するステップS305。次に、短期障害物マップに十分な枚数、投票を行なったかどうかを確認するステップS306。ここで、十分な枚数投票が行なわれた場合ステップS306でYes、短期障害物マップにしたがって、障害物マップを更新しステップS307、短期障害物マップを廃棄するステップS308。一方、まだ十分な枚数投票が行なわれていない場合ステップS306でNo、障害物検出手段107は、障害物マップの更新を行なわず、また、短期障害物マップも廃棄せず、そのまま保持する。障害物マップと短期障害物マップについて説明する。障害物マップとは、家庭内をいくつかの領域に分割し、領域ごとに障害物の存在しない確率を示したマップ情報である。短期障害物マップは、障害物マップと比較し、より短期間での障害物の存在しない確率を示したものであり、短期障害物マップを利用して、障害物マップを作成する。図17、および図18は、障害物マップおよび短期障害物マップを説明するための模式図である。図17は、家庭内の様子を示した模式図であり、図18aは、図17に示した家庭において、撮像センサユニット24で撮影された画像の模式図である。障害物マップおよび短期障害物マップは、図18aを分割した、図18bの各領域として与えられる。この図において、318で示した各領域が障害物マップおよび短期障害物マップの1要素となる。このような領域分割は、例えば撮影画像を80x60領域程度に分割することで実現する。また、障害物マップと短期障害物マップとは、同じ領域を有する、別のマップ情報である。次に、図16のフローチャートの詳細な説明を行なう。ステップS302において、初期化された障害物マップを作成する。これは、前述のように、撮影画像に対し、80x60領域に分割したマップ情報を作成し、すべての領域に0を記載することで行なわれる。ステップS304において、短期障害物マップを初期化する。これは、障害物マップ同様に、短期障害物マップの各領域に0を記載することで行なわれる。ステップS305において、ステップS203で求まった足元位置座標に対応する短期障害物マップへ一定値を投票する。本実施形態における障害物検出手段107は、人物の足元が撮像センサユニット24によって撮像されている領域には、障害物が存在しないと仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴を障害物マップとして蓄えることにより、家庭内の障害物を検出する。つまり、ステップS203で求まった足元位置の履歴を、障害物マップとして蓄えることで、障害物マップを障害物の存在しない確率として取得する。図19はこの処理を説明するための模式図である。図19aは、人物303が図17に示した家庭内に存在しているフレーム画像を示した模式図である。ここで、領域319は差分領域である。このとき、前記足元位置検出手段104で検出された足元位置に対応する障害物マップの領域に一定値をプラスする。もちろん、差分領域の下部20に含まれる領域図19bの領域320に対応する短期障害物マップの領域に一定値をプラスするようにしてもかまわないし、前記足元位置検出手段104で検出された足元位置の一定範囲内に対応する障害物マップの領域に一定値をプラスするようにしてもかまわない。これは、これら領域に人物の足元が存在する可能性が高いためである。ステップS306において、障害物検出手段107は、短期障害物マップに十分な枚数、投票を行なったかどうかを確認する。これは、例えば、150フレーム分のデータが投票されたかどうかを確認すればよい。ステップS306において、短期障害物マップに十分な枚数、投票が行なわれた場合ステップS306でYes、ステップS307において、短期障害物マップにしたがって、障害物マップを更新する。これは、以下のように実現される。ここで、Obst_Map_s[i]は領域iの短期障害物マップの値、Obst_Map[i]は領域iの障害物マップの値、TH_OBST_Sは短期障害物マップのノイズを除去するための閾値であり、Q_OBSTは、障害物マップへプラスする値である。ここでは、例えば、TH_OBST_S=2,Q_OBST=255とすればよい。図20aは、こうして作成された、短期障害物マップの一例を示した模式図である。各領域において、白が0、黒に近いほど値が大きくなっている。また、図20bは、[数12]にしたがい、Obst_Map_s[i]の値がTH_OBST_Sより大きな領域を黒、そうでない領域を白で示した模式図である。この黒領域に対応する障害物マップの各領域にQ_OBSTをプラスし、白領域に対応する障害物マップの各領域から1をマイナスする。図21aは、このような処理を繰り返すことによって作成した、障害物マップの一例を示した模式図である。各領域において、白が0、黒に近いほど値が大きくなっている。右側のソファーの上や左側の階段の一部にノイズが残っているが、足元位置の履歴を蓄えることで、障害物マップを障害物の存在しない確率として取得できていることがわかる。その後、ステップS308において、短期障害物マップを廃棄する。このように、フレーム画像を利用して、障害物マップを直接、操作するのではなく、短期障害物マップを利用することにより、時間的なフィルタリング処理を行なうことができる。これは、ノイズである人物以外の差分領域の除去や、複数の人物が重なるなどのイレギュラーな動きに有効である。一方、ステップS306において、短期障害物マップに十分な枚数、投票が行なわれていない場合、障害物マップおよび短期障害物マップの更新処理は行なわない。このように、複数のフレームでの足元位置を投票することにより、短期障害物マップには、人物の足元位置の移動履歴を蓄えることになる。撮像センサユニット24で撮影されたフレーム画像で差分が生じているということは、撮像センサユニット24と差分が生じている領域の間には何も存在していない、つまり、障害物がないことを意味する。さらに、足元位置のみを利用することにより、足元位置での障害物の存在の有無を障害物マップとして蓄えることができる。以上の処理により、障害物検出手段107は障害物マップを更新し、障害物マップとして、障害物の存在しない確率を求める。次に、ステップS110において、障害物検出手段107が障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得する処理について説明する。これは、障害物マップObst_Map[i]に対して、以下のように閾値処理を実行することで実現できる。ここで、TH_OBSTは短期障害物マップのノイズを除去するための閾値であり、例えば、TH_OBST=1とすればよい。図21bは、[数13]にしたがい、Obst_Map[i]の値がTH_OBSTより大きな領域を黒、そうでない領域を白で示した模式図である。図21aで右側のソファーの上や左側の階段やテーブルの一部にノイズが残っていたが、閾値処理を実行することで、ノイズを除去し、正確に障害物を抽出できていることがわかる。しかし、上記の方法で、人物の足元位置を求めるためには、以下の条件を満たす必要がある。条件:推定された足元位置が、床面に存在している足元の位置と等しい。従来の障害物検出装置では、例えば、人物の下半身が遮蔽されている場合、その足元位置は画像から求めることは困難である。そのため、足元位置の推定に失敗してしまう。また、例えば図22に示したように、撮像センサユニット24から離れた方向からテーブルをふいている人物321が存在する場合、人物の腕の位置を足元位置と誤って判断してしまい、本来はテーブルという障害物が存在する領域を、障害物が存在しないと判定してしまう。一方、本実施形態の障害物検出装置では、人物移動検出手段101を利用して人物の移動を判断し、状況認識処理判断手段102により、人物が移動をしていた場合のみ障害物検出手段107によって障害物を検出するため、人物の足元が遮蔽されている場合やテーブルをふいている場合などでは、障害物検出処理を行なわないため、精度よく、障害物を検出することが可能である。具体的には、人物の下半身が遮蔽されている場合、前述の条件1.、条件2.および条件3.により移動人物ではないと判断される。また、テーブルをふいている場合、前述の条件4.により移動人物ではないと判断される。そのため、精度よく、障害物を検出することが可能である。なお、障害物マップや短期障害物マップの領域分割は、図18bに示したように、画像を等分割するのではなく、領域ごとのその大きさが異なるようにしてもかまわない。このような領域分割を行なうことは、以下の効果がある。すなわち、撮像センサユニット24近傍では人物は大きな領域として撮影されるが、遠方では人物は小さく撮影されてしまう。そのため、近傍の人物に対しては、広い領域に投票が行なわれるが、遠方の人物に対しては、相対的に小さな領域にのみ投票が行なわれる。障害物マップは、領域ごとの投票数を閾値処理することにより求められるため、遠方の障害物は検出されにくくなってしまうと考えられる。そこで、障害物マップや短期障害物マップの領域分割を、撮像センサユニット24から遠方になるほど、領域の面積が小さくなるように行なうことで、この問題を解決することができる。図23は、このようにして作成した短期障害物マップおよび障害物マップの領域分割を示した模式図である。ここでは、すべての領域を床面に投影した際の世界座標系での面積が、すべて等しくなるように領域分割を行なっている。これは、透視投影変換を利用することで実現できる。また、上記説明では、障害物マップの初期化は、ステップS301において、障害物マップが存在しない場合、すなわち、処理のスタート時のみに行なわれるが、それに加え、模様替えが行なわれたことを認識して行なうようにしてもかまわない。これは、例えば、障害物検出装置にリセットボタンを設け、ユーザがリセットボタンを押した際には障害物マップを廃棄するなどの処理を行なうようにすればよい。また、画像処理結果を利用して障害物マップの初期化処理を行なうようにしてもかまわない。これは前述のような背景差分処理を行ない、画面のほとんどの領域で差分が生じた際には、模様替えが行なわれたと判断して、障害物マップを廃棄するなどの処理を行なうようにすればよい。以上のように、本実施形態の障害物検出装置は、人物移動検出手段101によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段102は、人物が移動している場合のみ、障害物検出手段107により障害物検出処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現できる。実施の形態3図24は、状況認識処理として、カメラパラメータ推定処理を行なう、本発明の第3の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図24において、図1および図2と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図25は、本実施形態におけるカメラパラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。図25において、図3と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。本実施形態のカメラパラメータ推定手段108として、人物の身長は一定であると仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴から、カメラパラメータである消失線情報を推定する。図25において、まず、人物移動検出手段101は撮像センサユニット24を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得するステップS101。さらに、人物移動検出手段101は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出しステップS102、人物が存在している場合は、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出するステップS103。状況認識処理判断手段102は、前記前記人物移動検出手段101の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なうかどうかを判断するステップS104。すなわち、状況認識処理判断手段102によって、人物が移動していると判断された場合ステップS104でYes、足元位置検出手段104は、人物の足元位置を推定するステップS105。さらに、頭部位置検出手段105は、人物の頭部位置を推定するステップS106。カメラパラメータ推定手段108は、前記足元位置検出手段104で十分な枚数のデータが取得されているかを確認するステップS111。ここで、カメラパラメータを推定するために十分な枚数のデータが取得されている場合ステップS111でYes、カメラパラメータ推定手段108は、前記足元位置検出手段104で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、カメラパラメータである消失線を推定するステップS112。一方、カメラパラメータを推定するために十分な枚数のデータが取得されていなかった場合ステップS111でNo、カメラパラメータ推定手段108は、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なわず、以前のカメラパラメータ情報を現在のカメラパラメータ情報として保持するステップS113。また、状況認識処理判断手段102によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合ステップS104でNo、カメラパラメータ推定手段108は、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なわず、以前のカメラパラメータ情報を現在のカメラパラメータ情報として保持するステップS113。次に、カメラパラメータ推定手段108について説明する。ステップS111において、カメラパラメータ推定手段108は、前記足元位置検出手段104で十分な枚数のデータが取得されているかを確認する。これは、例えば、10枚以上のフレーム画像において、足元位置と頭部位置が取得されている場合、十分な枚数のデータが取得されていると判断する。後述するように、消失線を求めるためには、2枚のデータがあれば十分であるが、ノイズ除去のため、より多くのデータを利用して、消失線を推定する。もちろん、10枚のデータを利用するのではなく、2枚以上のデータであってもかまわない。ステップS112において、カメラパラメータ推定手段108は、前記足元位置検出手段104で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、カメラパラメータである消失線を推定する。特許文献5に記載のとおり、位置を固定された撮像センサユニット24で、同じ高さを有し、互いに平行な一組の物体を撮影した場合、それぞれの物体の上端同士を結ぶ直線と、それぞれの物体の下端同士を結ぶ直線は一点に交わる。この交点を消失点という。またこの消失点を、様々な高さの、同じ高さを有した互いに平行な一組の物体について、それぞれ算出した消失点は、一つの直線上に位置する。この直線を消失線という。図26は、消失線を説明するための模式図である。ここで、同一人物が、322、323および324の3ヶ所で撮影されたとする。人物が平面上に直立しているとすると、322での足元位置と頭部位置を通るベクトルと、323での足元位置と頭部位置を通るベクトル、および324での足元位置と頭部位置を通るベクトルは、すべて平行となる。さらに、各位置での足元位置と頭部位置の距離は身長に等しいため、すべて等しいことに着目すると、322での足元位置と323での足元位置を通る直線325と、322での頭部位置と323での頭部位置を通る直線326の交点327は消失点となる。また、同様に、322での足元位置と324での足元位置を通る直線328と、322での頭部位置と324での頭部位置を通る直線329の交点330も消失点となる。よって、消失点327と消失点330を通る直線331を求めることにより、消失線を求めることができる。以上のようにカメラパラメータを正確に推定するためには、以下の条件を満たす必要がある。条件A:人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在する。監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、動き回っていることは少ない。そのため、監視カメラによってカメラパラメータ推定を行なうためには、条件Aをそれほど考慮する必要がないが、家庭内において、条件Aを満たしている画像を選択することは、推定精度を向上させる上で、非常に重要である。本実施形態のカメラパラメータ推定装置では、前記人物移動検出手段101によって、差分領域は移動している人物かどうかを検出し、状況認識処理判断手段102によって、人物が移動している場合にのみカメラパラメータ推定を実施するため、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現できる。また、家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。この場合、条件Aは満たされないため、カメラパラメータ推定の精度は大きく劣化してしまう。一方、本実施形態のカメラパラメータ推定装置では、人物が移動している場合にのみカメラパラメータ推定を実施しているが、人物が移動している場合、その人物が寝ていたり、座っていたりすることはほとんどない。そのため、本実施形態のカメラパラメータ推定装置は、人物が寝ていたり、座っていたりするシーンではカメラパラメータ推定を行なわず、高精度のカメラパラメータ推定を実現できる。以上のように、本実施形態のカメラパラメータ推定装置は、人物移動検出手段101によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段102は、人物が移動している場合のみ、カメラパラメータ推定手段108によってカメラパラメータ推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現できる。もちろん、カメラパラメータとして、消失線を推定するのではなく、撮像センサユニット24の向きなどを推定するようにしてもかまわない。<本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機>本発明の状況認識装置は、空気調和機の制御に非常に有効である。本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機について説明する。図27は、本発明の第1の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図である。図27において、図1および図2と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。一般家庭で使用される空気調和機は、通常冷媒配管で互いに接続された室外機と室内機とリモコン30図示せずで構成されており、図28乃至図31は、本発明に係る空気調和機の室内機を示している。室内機は、本体2と、本体2の前面開口部2aを開閉自在の可動前面パネル以下、単に前面パネルという4を有しており、空気調和機停止時は、前面パネル4は本体2に密着して前面開口部2aを閉じているのに対し、空気調和機運転時は、前面パネル4は本体2から離反する方向に移動して前面開口部2aを開放する。なお、図28及び図29は前面パネル4が前面開口部2aを閉じた状態を示しており、図30及び図31は前面パネル4が前面開口部2aを開放した状態を示している。図28乃至図31に示されるように、本体2の内部には、熱交換器6と、前面開口部2a及び上面開口部2bから取り入れられた室内空気を熱交換器6で熱交換して室内に吹き出すための室内ファン8と、熱交換した空気を室内に吹き出す吹出口10を開閉するとともに空気の吹き出し方向を上下に変更する上下羽根12と、空気の吹き出し方向を左右に変更する左右羽根14とを備えており、前面開口部2a及び上面開口部2bと熱交換器6との間には、前面開口部2a及び上面開口部2bから取り入れられた室内空気に含まれる塵埃を除去するためのフィルタ16が設けられている。また、前面パネル4上部は、その両端部に設けられた2本のアーム18,20を介して本体2上部に連結されており、アーム18に連結された駆動モータ図示せずを駆動制御することで、空気調和機運転時、前面パネル4は空気調和機停止時の位置前面開口部2aの閉塞位置から前方斜め上方に向かって移動する。さらに、上下羽根12は、上羽根12aと下羽根12bとで構成されており、それぞれ本体2下部に揺動自在に取り付けられている。上羽根12a及び下羽根12bは、別々の駆動源例えば、ステッピングモータに連結されており、室内機に内蔵された制御装置例えばマイコンによりそれぞれ独立して角度制御される。また、図30及び図31から明らかなように、下羽根12bの変更可能な角度範囲は、上羽根12aの変更可能な角度範囲より大きく設定されている。また、上下羽根12は3枚以上の上下羽根で構成することも可能で、この場合、少なくとも2枚特に、最も上方に位置する羽根と最も下方に位置する羽根は独立して角度制御できるのが好ましい。また、左右羽根14は、室内機の中心から左右に5枚ずつ配置された合計10枚の羽根で構成されており、それぞれ本体2の下部に揺動自在に取り付けられている。また、左右の5枚を一つの単位として別々の駆動源例えば、ステッピングモータに連結されており、室内機に内蔵された制御装置により左右5枚の羽根がそれぞれ独立して角度制御される。なお、左右羽根14の駆動方法についても後述する。図28に示されるように、前面パネル4の上部には、撮像センサユニット24が撮像装置として取り付けられており、撮像センサユニット24は、センサホルダに保持されている。また、本発明の状況認識装置は、撮像センサユニット24で撮像された画像に対して、搭載された回路基板上のメモリ図示せずやマイクロコンピュータ図示せずなどにより実現される。空気調和機は、本発明の身長推定装置で推定した結果を基に、空調制御を行なう。本発明の身長推定装置は、推定された身長情報を利用して人識別を行ない、事前にリモコン30で設定された空気調和機の設定温度にしたがって空調制御を行なう。本発明の身長推定装置を搭載した空気調和機では、人物の身長情報を利用し、その人物が以前、設定していた温度にあわせた空調を行なうことが可能である。これは、例えば、身長の低い子供に対しては、空気調和機からの風を直接当てず、また、弱めの風量による空調を行ない、身長が十分に高い大人に対しては、空気調和機からの風を直接当て、強めの風量による空調を行なうといったことが可能である。また、図32は、本発明の第1の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図32において、図3と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図32において、空調制御手段109は、身長推定手段105が推定した身長情報を利用して、その身長情報に関連付けられている、事前に設定されている空気調和機の設定温度空気調和機の風向空気調和機の風量などの空調制御情報にしたがい、空調制御を実現するステップS114。こうした空調制御情報は、リモコン30を利用して、事前に設定しておく。これは、例えば、身長140cm以下の人物の場合空気調和機の設定温度=28度空気調和機の風向=風除け空気調和機の風量=弱、身長140cm以上の場合空気調和機の設定温度=26度空気調和機の風向=風あて空気調和機の風量=強などと設定すればよい。つまり、本発明の身長推定処理を行なうことで、空調空間内に存在する人物に対応した空調制御を実現することができる。そのため、本発明の第1の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機は、空気調和空間に存在する人物に対応した空調制御を行なうことができる。もちろん、本発明の第1の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機は、特許文献2に記載のように、身長情報を利用して個人識別を行ない、識別された登録者が、予め関連付けた設定運転で空気調和機を制御するようにしてもかまわない。空気調和機が設置されることが多い家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。そのため、従来の状況認識装置では、認識精度を上げることができなかったため、最適な空気調和動作を実現することができなかった。一方、本実施形態の状況認識装置は、以上のように、人物移動検出手段101によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段102は、人物が移動している場合のみ、身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。そのため、空気調和空間においても状況を高精度に認識し、最適な空気調和動作を実現することができる。また、図33は、本発明の第2の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図である。図33において、図14および図27と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。また、図34は、本発明の第2の実施の形態における障害物検出装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図34において、図15および図32と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図34において、空調制御手段109は、障害物検出手段107が検出した障害物情報を利用し、障害物を回避した空調制御を実現するステップS114。この障害物回避制御について説明する。<障害物回避制御>障害物情報に基づき、風向変更手段としての上下羽根12及び左右羽根14は、暖房時次のように制御される。以下の説明においては、用語ポジション、ブロック、フィールド、近距離、中距離、遠距離を使用するが、これらの用語をまず説明する。図35a,bは、構成する撮像センサユニット24で検知される差分領域である人位置領域を示す概略図であり、画像上で人物がA~Gの各領域に存在した場合、空調空間内のいずれの領域に人物が存在するかを示している。人物の存在する領域は、ステップS102において人物移動検出手段101によって求まる。また、障害物検出手段107により居住空間の床面を、図35cに示されるように細分化し、これらの領域の各々を障害物位置判別領域あるいはポジションと定義し、どのポジションに障害物が存在しているかを判別する。ここで、ポジションは障害物マップの複数領域を含む。なお、図35cに示される全ポジションは、図35bに示される人位置判別領域の全領域と略一致しており、図35bの領域境界を図35cのポジション境界に略一致させ、領域及びポジションを次のように対応させることで、後述する空調制御を容易に行なうことができ、記憶させるメモリを極力少なくしている。領域A:ポジションA1A2A3、領域B:ポジションB1B2、領域C:ポジションC1C2、領域D:ポジションD1D2、領域E:ポジションE1E2、領域F:ポジションF1F2、領域G:ポジションG1G2また、図35bに示される領域A~Gは次のブロックにそれぞれ属している。ブロックN:領域A、ブロックR:領域B,E、ブロックC:領域C,F、ブロックL:領域D,Gまた、領域A~Gは次のフィールドにそれぞれ属している。フィールド1:領域A、フィールド2:領域B,D、フィールド3:領域C、フィールド4:領域E,G、フィールド5:領域Fさらに、室内機からの距離については次のように定義している。近距離:領域A、中距離:領域B,C,D、遠距離:領域E,F,G表1は、左右羽根14を構成する5枚の左羽根と5枚の右羽根の各ポジションにおける目標設定角度を示しており、数字角度に付した記号は、図36に示されるように、左羽根あるいは右羽根が内側に向く場合をプラス、表1では無記号の方向、外側に向く場合をマイナス-の方向と定義している。また、表1における暖房B領域とは、障害物回避制御を行なう暖房領域のことであり、通常自動風向制御とは、障害物回避制御を行なわない風向制御のことである。ここで、障害物回避制御を行なうかどうかの判定は、室内熱交換器6の温度を基準としており、温度が低い場合は居住者に風を当てない風向制御、高すぎる場合は最大風量位置の風向制御、適度な温度の場合は暖房B領域への風向制御を行なう。また、ここでいう温度が低い、高すぎる、居住者に風を当てない風向制御、最大風量位置の風向制御とは、次のとおりの意味である。低い温度:室内熱交換器6の温度は皮膚温度33~34°Cを最適温度として設定しており、この温度以下になりうる温度例えば、32°C高すぎる温度:例えば、56°C以上居住者に風を当てない風向制御:居住空間に風を送らないように、上下羽根12を角度制御して、風が天井に沿うように流れる風向制御最大風量位置の風向制御:空気調和機は、上下羽根12及び左右羽根14により気流を曲げると必ず抵抗損失が発生することから、最大風量位置とは損失が限りなく0に近くなる風向制御左右羽根14の場合、まっすぐ正面を向いた位置であり、上下羽根12の場合、水平から35度下を向いた位置表2は、障害物回避制御を行なう場合の上下羽根12の各フィールドにおける目標設定角度を示している。なお、表2における上羽根の角度γ1及び下羽根の角度γ2は垂直線から上方向に測定した角度仰角である。次に、障害物の位置に応じた障害物回避制御について具体的に説明するが、障害物回避制御において使用される用語スイング動作ポジション停留稼動ブロック停留稼動についてまず説明する。スイング動作とは、左右羽根14の揺動動作のことで、基本的には目標の一つのポジションを中心に所定の左右角度幅で揺動し、スイングの両端で固定時間がない動作のことである。また、ポジション停留稼動とは、あるポジションの目標設定角度表1の角度に対し、表3の補正を行ない、それぞれ、左端及び右端とする。動作としては、左端と右端でそれぞれ風向固定時間左右羽根14を固定する時間を持ち、例えば、左端で風向固定時間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、例えば60秒に設定される。すなわち、あるポジションに障害物がある場合に、そのポジションの目標設定角度をそのまま使用すると、温風が常に障害物に当たるが、表3の補正を行なうことで、障害物の横から温風を人がいる位置に到達させることができる。さらにブロック停留稼動とは、各ブロックの左端と右端に対応する左右羽根14の設定角度を、例えば表4に基づいて決定する。動作としては、各ブロックの左端と右端でそれぞれ風向固定時間を持ち、例えば、左端で風向固定時間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、ポジション停留稼動と同様に、例えば60秒に設定される。なお、各ブロックの左端と右端は、そのブロックに属する人位置領域の左端と右端に一致しているので、ブロック停留稼動は、人位置領域の停留稼動と言うこともできる。なお、ポジション停留稼動とブロック停留稼動は、障害物の大きさに応じて使い分けている。前方の障害物が小さい場合、障害物のあるポジションを中心にポジション停留稼動を行なうことで障害物を避けて送風するのに対し、前方の障害物が大きく、例えば人がいる領域の前方全体に障害物がある場合、ブロック停留稼動を行なうことで広い範囲にわたって送風するようにしている。本実施の形態においては、スイング動作とポジション停留稼動とブロック停留稼動を総称して、左右羽根14の揺動動作と称している。以下、上下羽根12あるいは左右羽根14の制御例を具体的に説明するが、人物移動検出手段101により人が単一の領域にのみいると判定された場合、人物移動検出手段101により人がいると判定された差分領域の前方に障害物があると障害物検出手段107により判定された場合、上下羽根12を制御して障害物を上方から回避する気流制御を行なうようにしている。また、人物移動検出手段101により人がいると判定された人位置領域に属するポジションに障害物があると障害物検出手段107により判定された場合、人がいると判定された人位置領域に属する少なくとも一つのポジションで左右羽根14を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根14の固定時間を設けない第1の気流制御と、人がいると判定された人位置領域あるいは当該領域に隣接する人位置領域に属する少なくとも一つのポジションで左右羽根14を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根14の固定時間を設けた第2の気流制御の一つを選択するようにしている。また、以下の説明では、上下羽根12の制御と左右羽根14の制御を分けているが、人及び障害物の位置に応じて、上下羽根12の制御と左右羽根14の制御は適宜組み合わせて行われる。A.上下羽根制御1領域B~Gのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方のポジションA1~A3に障害物がある場合上下羽根12の設定角度を通常のフィールド風向制御表2に対し表5のように補正し、上下羽根12を上向き設定した気流制御を行なう。2領域B~Gのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方の領域Aに障害物がない場合上記1以外通常自動風向制御を行なう。B.左右羽根制御B1.領域A近距離に人がいる場合1領域Aにおいて障害物のないポジションが一つの場合障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、ポジションA1,A3に障害物があり、ポジションA2に障害物がない場合、ポジションA2の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ、基本的には障害物のないポジションA2を空調するが、ポジションA1,A3に人がいないとは限らないので、スイング動作を加えることで、ポジションA1,A3に多少でも気流が振り分けられるようにする。さらに具体的に説明すると、表1及び表3に基づいて、ポジションA2の目標設定角度及び補正角度スイング動作時の揺動角は決定されるので、左羽根及び右羽根は共に10度を中心に、それぞれ±10度の角度範囲で止まることなく揺動スイングし続ける。ただし、左羽根と右羽根を左右に振るタイミングは同一に設定されており、左羽根と右羽根の揺動動作は連動している。2領域Aにおいて障害物のないポジションが二つで、隣接している場合A1とA2あるいはA2とA3障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてスイング動作させ第1の気流制御を行なうことで、基本的に障害物のないポジションを空調する。3領域Aにおいて障害物のないポジションが二つで、離れている場合A1とA3障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。4領域Aにおいてすべてのポジションに障害物がある場合どこを狙っていいのか不明なので、ブロックNをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。領域全体を狙うよりもブロック停留稼動の方が指向性のある風向となって遠くに届きやすく、障害物を回避できる可能性が高いからである。すなわち、領域Aに障害物が点在している場合でも、障害物と障害物との間には通常隙間があり、この障害物間の隙間を通して送風することができる。5領域Aにおいてすべてのポジションに障害物がない場合領域Aの通常自動風向制御を行なう。B2.領域B,C,D中距離のいずれかに人がいる場合1人がいる領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Dに人がいて、ポジションD2にのみ障害物がある場合、ポジションD1の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させる。2人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Dに人がいて、ポジションD1,D2の両方に障害物がある場合、ブロックLをブロック停留稼動させる。3人がいる領域に障害物がない場合人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。B3.領域E,F,G遠距離のいずれかに人がいる場合1人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合例:領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、ポジションB1に障害物がない1.1障害物があるポジションの両隣に障害物がない場合例:ポジションB1,C1に障害物がない1.1.1障害物があるポジションの後方に障害物がない場合例:ポジションE2に障害物がない障害物があるポジションを中心としてポジション停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、その両側にも後方にも障害物がない場合、ポジションB2にある障害物を横から避けて領域Eに気流を送り込むことができる。1.1.2障害物があるポジションの後方に障害物がある場合例:ポジションE2に障害物がある中距離領域で障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、その両側には障害物がないが、その後方に障害物がある場合、障害物がないポジションB1から気流を送り込むほうが有利である。1.2障害物があるポジションの両隣のうち一方に障害物があり、他方に障害物がない場合障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC2に障害物があり、ポジションC2の両隣のうちポジションD1に障害物があり、C1に障害物がない場合、障害物がないポジションC1からポジションC2の障害物を避けて気流を領域Fに送ることができる。2人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC1,C2の両方に障害物がある場合、ブロックCをブロック停留稼動させる。この場合、人の前方に障害物があり、障害物を避けようがないので、ブロックCに隣接するブロックに障害物があるかどうかに関係なく、ブロック停留稼動を行なう。3人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合例:領域Fに人がいて、ポジションC1,C2に障害物がない3.1人がいる領域に属する二つのポジションの一方のポジションにのみ障害物がある場合障害物がない他方のポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC1,C2,F1に障害物がなく、ポジションF2に障害物がある場合、人がいる領域Fの前方は開放されているので、遠距離の障害物を考慮して障害物のない遠距離のポジションF1を中心に空調する。3.2人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Gに人がいて、ポジションD1,D2に障害物がなく、ポジションG1,G2の両方に障害物がある場合、人がいる領域Gの前方は開放されているが、この領域全体に障害物があり、どこを狙っていいのか不明なので、ブロックLをブロック停留稼動させる。3.3人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。空気調和機が設置されることが多い家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。そのため、従来の状況認識装置では、認識精度を上げることができなかったため、最適な空気調和動作を実現することができなかった。一方、本実施形態の状況認識装置は、以上のように、人物移動検出手段101によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段102は、人物が移動している場合のみ、障害物検出処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができるため、空気調和空間の状況を高精度に認識し、快適な空調空間を実現しつつ省エネ運転が可能という、最適な空気調和動作を実現することができる。また、本発明の第3の実施の形態におけるカメラパラメータ推定装置を搭載した空気調和機においても、従来では困難であった家庭内でのカメラパラメータ推定を高精度に行なうことができるため、身長推定精度を向上させ、最適な空気調和動作を実現することができる。なお、本発明の状況認識装置で認識した結果を基に、空調制御を行なう空気調和機を説明したが、空気調和機は、認識結果を表示するための認識結果表示手段110を有するようにしてもかまわない。図37は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図である。図37において、図1および図27と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。また、図38は、本発明の第1の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図38において、図3および図32と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図38において、認識結果表示手段110は、身長推定手段105の推定結果を空調空間内の人物に表示するステップS115。表示方法としては、例えば、状況認識処理判断手段102によって人物が移動していると判断され、身長推定処理が実施された場合、空気調和機の室内機に設置されたLEDなどの光源を一定時間、点滅させたり、点灯させたりすればよい。もちろん、身長推定処理が実施された場合には、空気調和機の室内機に設置されたLEDなどの光源を一定時間、点灯させる一方、身長推定処理が実施されなかった場合には、空気調和機の室内機に設置されたLEDなどの光源を一定時間、点滅させるようにしてもかまわない。このように、状況識別結果を家庭内の人物に表示することにより、利用者は状況識別装置が識別を行なえているかどうかを認識することができるため、安心して利用することができる。また、空気調和機の室内機に設置されたLEDなどの光源を利用することにより、家庭内の様々な場所から認識することが可能であり、しかも、ユーザの邪魔になることなく、身長推定装置の状況を表示することができる。もちろん、表示方法としては、LEDなどの光源を利用するのではなく、例えば、空気調和機の室内機に設置されたスピーカから音を出すようにしてもかまわない。空気調和機の室内機に設置されたスピーカから音を出すことにより、身長推定装置の状況を家庭内の様々な場所から認識することが可能である。もちろん、表示方法として、空気調和機の稼動部である可動前面パネル4や上下羽根12、左右羽根14を動作させるようにしてもかまわない。このようにすることで、ユーザの邪魔になることなく、身長推定装置の状況を表示することができる。"