JP2010133692A - Air conditioner - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To control air-conditioning according to a sleep state by determining user's sleep state. <P>SOLUTION: This air conditioner 10 includes an infrared ray sensor 1 detecting a person without contact, an image display section 2 representing a temperature distribution detected by the infrared ray sensor 1 as a thermal pixel image 8, a memorizing device 3 memorizing the information relating to the air-conditioning control including the thermal pixel image 8, a body motion analyzing section 4 specifying a head part, a trunk part, hand and leg parts of the detected person, and analyzing magnitude and number of times of body motion of at least one predetermined part and/or a surface temperature of the region, a sleep state determining section 5 for estimating and determining the sleep state of the person on the basis of a result of the analysis by the body motion analyzing section 4, and the air-conditioning control section 6 controlling the air-conditioning on the basis of the determination by the sleep state determining section 5. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、ユーザーの状態を把握し、そのユーザーにとって快適な空調を提供する空気調和機に関するものである。   The present invention relates to an air conditioner that grasps the state of a user and provides air conditioning that is comfortable for the user.

従来より、睡眠時の空調に関する技術が開発されている。例えば、おやすみモード付空気調和機は、おやすみモードの動作時間や空気調和機の吸い込み温度(空気調和機本体周辺の空気温度)に応じて、室内の空調をコントロールしている。
また、ベッドや枕に温度計を埋め込み、人の体温を測定して空調をコントロールしているものもある(特許文献1、2)。
Conventionally, technologies related to air conditioning during sleep have been developed. For example, the air conditioner with a sleep mode controls the air conditioning in the room according to the operation time of the sleep mode and the intake temperature of the air conditioner (the air temperature around the air conditioner body).
In addition, some thermometers are embedded in beds and pillows, and the temperature of a person is measured to control air conditioning (Patent Documents 1 and 2).

また、顔を焦電センサと赤外線センサで追従し、顔の表面温度から快適性を判断する空気調和機や(特許文献3)、焦電センサなど非接触センサで体動情報を取得し、睡眠状態を把握して空調制御を行う方法もある(特許文献4、5、6)。   Moreover, body motion information is acquired by a non-contact sensor such as an air conditioner that tracks the face with a pyroelectric sensor and an infrared sensor, and judges comfort from the surface temperature of the face (Patent Document 3), or a pyroelectric sensor, and sleeps. There is also a method of grasping the state and performing air conditioning control (Patent Documents 4, 5, and 6).

特開平05−088758号公報Japanese Patent Laid-Open No. 05-088758 特開平07−042999号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-042999 特開平02−157551号公報Japanese Patent Laid-Open No. 02-157551 特開平05−106899号公報JP 05-106899 A 特開平02−068439号公報Japanese Patent Laid-Open No. 02-068439 特開2007−285562号公報JP 2007-285562 A

しかしながら、従来の場合、以下のような課題があった。おやすみモード付空気調和機は、同モードの動作時間に応じて目標温度を徐々に室温に近づけていくか、空気調和機の吸い込み温度に応じて目標温度をユーザーの設定より室温に近いところに設定するものであったが、これらの方法ではユーザーの入眠までの個体差は考慮されず一義的な制御となってしまっていた。
また、特許文献1に示す技術ではあらかじめ設定された最適な体温履歴に近づくように空調制御されるため、ユーザーの着衣量、詳細な睡眠深度などユーザーの時々の状態差を考慮することはできない。
さらに、特許文献2に示す技術に関しては、ユーザーが温度計に接している必要があるためユーザーの寝返りなどに対応できず、温度計への接触部位が変わることでの温度変化の影響を受ける問題があった。また、温度計が体に接触しているため、睡眠状態を阻害する問題もあった。
However, the conventional case has the following problems. In the air conditioner with sleep mode, the target temperature is gradually brought closer to room temperature according to the operating time of the same mode, or the target temperature is set closer to the room temperature than the user setting according to the suction temperature of the air conditioner. However, with these methods, individual differences until the user falls asleep was not taken into account, and the control was unambiguous.
Moreover, since the air conditioning control is performed so that the optimal body temperature history set in advance is approached in the technique disclosed in Patent Document 1, it is not possible to take into account the user's occasional state differences such as the user's clothing amount and detailed sleep depth.
Furthermore, regarding the technique shown in Patent Document 2, since the user needs to be in contact with the thermometer, it cannot respond to the user's turning over, and is affected by the temperature change due to the change of the contact part to the thermometer. was there. In addition, since the thermometer is in contact with the body, there is also a problem that disturbs the sleep state.

特許文献3に示す顔を可視画像と赤外線センサで追従し、その表面温度から快適性を判断する方法では、ユーザーの着衣量、活動量、末端温度が判断できないため、リラックス状態であるのか転寝(うたたね)状態であるのか判断できない。また、分解能が粗い場合、顔と背景空間の平均温度が出力されるため、顔が正確に判断できない。皮膚温度を正確に把握するためには、高分解能を有する高価な素子が必要になる。また、人体皮膚表面温度の最低レベル以上の信号で、かつ最適レベル以下の信号が得られる位置で、最大値を示す部分を顔面としているが、転寝状態で末端温度が上がっている場合、頭部背景温度が低い場合などには正確に判断できない。さらに、周囲の環境温度を赤外線センサなどで取得する事も行っておらず、周囲の環境状態なども加味する事ができない。   The method shown in Patent Document 3 follows the face with a visible image and an infrared sensor and judges comfort from the surface temperature, so the user's clothes, activity, and end temperature cannot be judged. I can't judge whether it is in the state. Further, when the resolution is rough, the average temperature of the face and the background space is output, so that the face cannot be determined accurately. In order to accurately grasp the skin temperature, an expensive element having high resolution is required. In addition, when the signal is above the minimum level of the human skin surface temperature and a signal below the optimal level is obtained, the portion showing the maximum value is the face. It cannot be determined accurately when the background temperature is low. Furthermore, the ambient environmental temperature is not acquired by an infrared sensor or the like, and the surrounding environmental conditions cannot be taken into consideration.

特許文献4、5、6では、焦電センサなどの非接触センサで体動情報を取得し、睡眠状態を把握して空調制御をしているが、体動の大小やどの部分が動いたのか判断ができないため、睡眠深度は2段階程度しか区別できない。また、快適性がどうなっているかも判断できず、布団を含む着衣量にセンサ出力が左右され、さらに周囲温度が取得できないため快適な睡眠をエスコートすることができない。   In Patent Documents 4, 5, and 6, body motion information is acquired by a non-contact sensor such as a pyroelectric sensor, and the air conditioning is controlled by grasping the sleep state. Since it cannot be judged, the sleep depth can be distinguished only about two stages. In addition, it is impossible to determine what the comfort level is, the sensor output depends on the amount of clothes including the futon, and further, the ambient temperature cannot be acquired, so that comfortable sleep cannot be escorted.

この発明は、上記のような課題を考慮してなされたもので、その目的は、各人の状態(例えば睡眠状態)に応じて空調制御が可能で、快適な睡眠などを提供できる空気調和機を得るものである。   The present invention has been made in consideration of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide an air conditioner capable of air conditioning control according to each person's state (for example, sleep state) and providing comfortable sleep and the like. Is what you get.

この発明の空気調和機は、非接触で人を検知する人検知手段と、検知した人の頭部、胴部及び手足部を特定し、特定した少なくとも一つの部位の動きである体動及び表面温度を解析する体動解析部と、前記体動解析部の解析結果を基に人の状態識別を行い、その状態に応じた空調制御を行う。
また、前記体動解析部の解析には、前記体動の大きさと回数の検出を含み、前記体動解析部で解析された前記体動の大きさと回数、及び前記表面温度を基に人の睡眠状態を予測判定する睡眠状態判定部と、前記睡眠状態判定部の判定を基に空調制御を行う空調制御部とを備えたことを特徴とする。
The air conditioner according to the present invention specifies a human detection means for detecting a person in a non-contact manner, a head, a torso, and a limb of the detected person, and a body motion and a surface that are movements of the specified at least one part. Based on the analysis result of the body motion analysis unit that analyzes the temperature and the body motion analysis unit, the state of the person is identified, and the air conditioning control according to the state is performed.
Further, the analysis of the body motion analysis unit includes detection of the size and number of times of the body motion, and based on the size and number of times of the body motion analyzed by the body motion analysis unit and the surface temperature, A sleep state determination unit that predicts a sleep state and an air conditioning control unit that performs air conditioning control based on the determination of the sleep state determination unit.

この発明の空気調和機によれば、人の頭部、胴部、手足部の動き及び表面温度の変化を基に、比較的簡単に人の状態把握が可能となる。また、それらの情報に基づいて、睡眠に適した空調制御が可能となる。またこれにより、無駄な空調をなくして、省エネにも寄与することができる。   According to the air conditioner of the present invention, it is possible to grasp the state of a person relatively easily based on the movements of the person's head, trunk, limbs, and changes in surface temperature. Further, air conditioning control suitable for sleep is possible based on the information. This can also contribute to energy saving by eliminating useless air conditioning.

この発明の実施の形態1における空気調和機の構成及び非接触型温度検出装置で検出した領域の温度分布を示す熱画素画像を示す図。The figure which shows the thermal pixel image which shows the temperature distribution of the area | region detected with the structure of the air conditioner in Embodiment 1 of this invention, and the non-contact-type temperature detection apparatus. 実施の形態1における空気調和機の主な機能を示すブロック構成図。The block block diagram which shows the main functions of the air conditioner in Embodiment 1. FIG. 人の睡眠時の状態変化の概要を示す説明図。Explanatory drawing which shows the outline | summary of the state change at the time of a person's sleep. 実施の形態1における空気調和機の作用を示すフローチャート。5 is a flowchart showing the operation of the air conditioner according to Embodiment 1. この発明の実施の形態2におけるネットワーク構成図。The network block diagram in Embodiment 2 of this invention. 実施の形態1における睡眠状態判定部による深睡眠の判定動作例を示すフローチャート。5 is a flowchart illustrating an example of deep sleep determination operation performed by the sleep state determination unit according to the first embodiment.

実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1における空気調和機の構成及び非接触型温度検出装置で検出した空間の温度分布を示す熱画素画像を示す図、図2は実施の形態1における空気調和機の主な機能を示すブロック構成図である。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an air conditioner according to Embodiment 1 of the present invention and a thermal pixel image showing a temperature distribution in a space detected by a non-contact temperature detecting device, and FIG. 2 is an air conditioner according to Embodiment 1. It is a block block diagram which shows the main functions.

実施の形態1の空気調和機(室内機)10は、予め定めた領域(例えば、寝室のベッド部分、あるいはリビングルーム全部など)の温度分布を検出する非接触型の温度検出装置1と、温度検出装置1により検出された温度分布を熱画素画像8として表示する画像表示部2と、熱画素画像8を含む各種の情報を記憶する記憶装置3と、熱画素画像8から上記領域内にいる人の頭部、胴部、手足部を特定し、各部位の体動の大きさと回数、及び各部位の表面温度を解析する体動解析部4と、体動解析部4の解析出力に基づいて人の睡眠状態を予測判定する睡眠状態判定部5と、睡眠状態判定部5の判定出力に基づいて空調動作部(空調機本体)7の空調制御を行う空調制御部6とを備える。なお、通常は、体動解析部4、睡眠状態判定部5及び空調制御部6が、1つ又は複数のマイコンなどから構成されている。ここでは、空調制御部6が、空気調和機(室内機)10の各部位1〜5の動作も制御するようにしている。ここで、温度検出装置1、画像表示部2、記憶装置3、及び体動解析部4の一部(人検知機能)が、人検知手段として作用する。
また、空気調和機10の空気取込口には室温を検出する室温検出センサ11を備え、空気調和機10の空気吹出口には吹出風の向きを調整する風向調整具12を備えている。
The air conditioner (indoor unit) 10 according to the first embodiment includes a non-contact type temperature detection device 1 that detects a temperature distribution in a predetermined region (for example, a bed part of a bedroom or the entire living room), a temperature An image display unit 2 that displays the temperature distribution detected by the detection device 1 as a thermal pixel image 8, a storage device 3 that stores various types of information including the thermal pixel image 8, and the thermal pixel image 8 is within the above-described region. Based on the analysis output of the body motion analysis unit 4 and the body motion analysis unit 4 that identifies the human head, torso, and limbs and analyzes the size and number of body motions of each site and the surface temperature of each site A sleep state determination unit 5 that predicts the sleep state of the person and an air conditioning control unit 6 that performs air conditioning control of the air conditioning operation unit (air conditioner main body) 7 based on the determination output of the sleep state determination unit 5. Normally, the body motion analysis unit 4, the sleep state determination unit 5, and the air conditioning control unit 6 are configured by one or a plurality of microcomputers. Here, the air-conditioning control unit 6 also controls the operations of the parts 1 to 5 of the air conditioner (indoor unit) 10. Here, a part (human detection function) of the temperature detection device 1, the image display unit 2, the storage device 3, and the body motion analysis unit 4 functions as a human detection unit.
In addition, the air intake port of the air conditioner 10 is provided with a room temperature detection sensor 11 that detects the room temperature, and the air outlet of the air conditioner 10 is provided with a wind direction adjuster 12 that adjusts the direction of the blown air.

非接触型の温度検出装置1は、例えばサーモパイルなどの赤外線センサであり、それは人検知手段の一部として作用する。予め定めた領域における温度分布の検出は、その領域をカバーできる複数のセンサからなる温度検出装置1を同時に利用して行ってもよく、また、1個または少数のセンサからなる温度検出装置1を走査して、温度分布を検出してもよい。温度検出装置1で検出された温度分布は、画像表示部2において、サーモビューワーのように温度毎に色分けされ、熱画素画像8として表示される。
なお、上記各要素1〜6は、空調動作部(空調機本体)7と一体に構成されていてもよく、またそれらの全部又は一部が空調動作部7と別体に構成されていてもよい。
The non-contact type temperature detection device 1 is an infrared sensor such as a thermopile, for example, which acts as part of a human detection means. The detection of the temperature distribution in the predetermined region may be performed simultaneously using the temperature detection device 1 composed of a plurality of sensors that can cover the region, or the temperature detection device 1 composed of one or a small number of sensors. The temperature distribution may be detected by scanning. The temperature distribution detected by the temperature detection device 1 is color-coded for each temperature in the image display unit 2 like a thermo viewer and displayed as a thermal pixel image 8.
In addition, each said elements 1-6 may be comprised integrally with the air conditioning operation | movement part (air conditioner main body) 7, and those all or one part may be comprised separately from the air conditioning operation | movement part 7. Good.

次に、空気調和機10の作用を説明する。温度検出装置1は、予め定められたサイクルで、予め定めた領域の温度分布を繰り返し検出する。温度検出装置1で検出された温度分布は、画像表示部2において、温度に応じて色分けされた熱画素画像8として表示される。所定のサイクル毎に検出した各熱画素画像8は、記憶装置3に記憶しておく。
そして、検出された熱画素画像8の温度分布(又は特定の温度帯)の形状や位置から、人の頭部、胴部、手足部を特定し、さらにそれらに対応する画素集合体の位置の変化から、それら部の動きの大きさ及びその回数を検出する。なお、この明細書では、これらの頭部、胴部、手足部を部位とも称し、それら部位の動きを体動と称する。
各部位が画素集合体の形状や位置から判断できない場合には、例えば、動きが検出された画素集合部分を人と判断し、その部分の温度を3段階に分けて、温度が高い順から、頭部、胴部、手足部とみなしてもよい。また、各部位の形状や温度分布を基に、同様な形態の画素集合体を、同一人物と判定する。
また、空調対象空間の温度が人体の輻射熱温度に近い場合には、温度検出装置1が人を検出可能な温度になるまで、予めその周囲を空調する。
Next, the operation of the air conditioner 10 will be described. The temperature detection device 1 repeatedly detects a temperature distribution in a predetermined region in a predetermined cycle. The temperature distribution detected by the temperature detection device 1 is displayed on the image display unit 2 as a thermal pixel image 8 that is color-coded according to the temperature. Each thermal pixel image 8 detected for each predetermined cycle is stored in the storage device 3.
Then, from the shape and position of the detected temperature distribution (or a specific temperature zone) of the thermal pixel image 8, the human head, torso, and limbs are specified, and the positions of the pixel aggregates corresponding to them are identified. From the change, the magnitude of the movement of those parts and the number of times are detected. In this specification, these head, torso, and limbs are also referred to as parts, and the movement of these parts is referred to as body movement.
When each part cannot be determined from the shape and position of the pixel aggregate, for example, the pixel aggregate part where motion is detected is determined to be a person, the temperature of that part is divided into three stages, The head, torso, and limbs may be considered. Further, based on the shape of each part and the temperature distribution, a pixel aggregate having a similar form is determined as the same person.
When the temperature of the air-conditioning target space is close to the radiant heat temperature of the human body, the surroundings are air-conditioned in advance until the temperature detection device 1 reaches a temperature at which a person can be detected.

また、1人の人物と判定された画素集合体の重心、もしくは、画素集合体の外郭の総移動量などから、静止状態の場合(活動量が予め定めた所定値以下の場合)に、所定の時間、その集合体の状態を監視する。そして、場所の移動や体位の変更ではない程度の比較的小さな変化があり、それが人によるものと判断された場合には、それを人の頭部及び手足部と判断し、その変化を体動と判断する。そして、体動の回数が多い方を手足部、少ないものを頭部と判定する。また、人検知センサの分解能が高い場合には、それらの部位の可動距離も考慮して判断する。一般に、頭部の可動距離は短く、手足部のそれは大きく長い。これらに加えて、画素集合体の長さから算出される体の向き、画素集合体の温度を加味して、人の頭部、胴部、手足部をそれぞれ判断すれば、各部位がほぼ正確に特定できる。   Further, it is determined in a stationary state (when the amount of activity is equal to or less than a predetermined value) from the center of gravity of the pixel aggregate determined to be one person or the total movement amount of the outline of the pixel aggregate. The state of the aggregate is monitored for a period of time. And if there is a relatively small change that is not a change of position or change of position, and it is determined that it is due to a person, it is determined to be the person's head and limbs, and the change is Judged to be dynamic. Then, it is determined that a person with a large number of body movements is a limb and a person with a small number of movements is a head. Further, when the resolution of the human detection sensor is high, the determination is made in consideration of the movable distance of those parts. In general, the movable distance of the head is short and that of the limb is large and long. In addition to these, if the body orientation calculated from the length of the pixel assembly and the temperature of the pixel assembly are taken into account, and the human head, torso, and limbs are judged, the parts are almost accurate. Can be specified.

特定された人の頭部、胴部、手足部の体動が、一定時間の間で、起きていると判断される回数以下の予め定めた閾値以下となった場合は入眠した(睡眠状態になった)と判断できる。例えば、4〜8分の間に1〜2回以下の体動の場合を入眠と設定できる。このような閾値は起きている間の動作と睡眠時の動作の差を学習し、数サイクルごとに修正する。なお、初めての場合は、平均的な人の体動データを使用し、その体動回数が所定値以下になった場合に睡眠と判断する方法がある。
走査型の温度検出装置のために、入眠までの判断に時間がかかる場合は、温度分解能を落として取得時間を早くしたり、画素を間引いて画素分解能を落としたりする事により、入眠判定を高速化できる。
温度分解能や画素分解能を落とした場合には、温度検出装置の走査も高速に行うことができ、温度取得時間の短縮もできる。この態様は、起床時は高速で行い、睡眠に入ってから通常動作にする、又はその逆にする、若しくは常時高速で動かすなど機種や状況によって変更できる。
If the body movement of the identified person's head, torso, and limbs falls below a predetermined threshold that is less than or equal to the number of times determined to have occurred in a certain period of time, the person falls asleep (becomes sleepy) It can be judged. For example, in the case of body movements of 1 to 2 times or less in 4 to 8 minutes can be set as falling asleep. Such a threshold learns the difference between motion during waking and motion during sleep and corrects every few cycles. In the case of the first time, there is a method of using average human body motion data and determining sleep when the number of body motions becomes a predetermined value or less.
Due to the scanning temperature detection device, if it takes time to make a decision to fall asleep, speeding up the sleep detection by decreasing the temperature resolution and shortening the acquisition time, or reducing the pixel resolution by thinning out the pixels Can be
When the temperature resolution or pixel resolution is lowered, the temperature detection device can be scanned at high speed, and the temperature acquisition time can be shortened. This mode can be changed depending on the model and situation, such as performing at high speed when waking up, normal operation after going to sleep, or vice versa, or constantly moving at high speed.

さらに、上記方法により特定した頭部、胴部、手足部の体動を基に、睡眠中の体動が寝返りか、単なる手足の体動かを判断する。例えば、胴部に体動があった場合や、頭の部位の変化が大きい場合は、顔表面が向きを変える程度の大きな変動があったとみなして寝返りと判断する。また、頭部のうち温度が高い方が顔正面であるとし、顔の向きから寝返りの方向を判断できる。また、手足部の動作が大きい場合も同様に寝返りと判断する。このように、各部位の体動の大きさ及びその回数を算出し、予め設定しておいた体動変化の一般的傾向若しくは利用者の傾向から睡眠深度を判断する。なお、体動は人によって様々なので、体動変化の上下ピーク値を記憶しておき、その変化比により寝返りと判断する閾値を設定する学習機能を設けておけば、より正確な判定ができる。   Further, based on the body movements of the head, torso, and limbs specified by the above method, it is determined whether the body movement during sleep is a rollover or a simple movement of the limbs. For example, when there is body movement in the torso or when the change in the head region is large, it is determined that the face surface has changed so much as to change the orientation, and it is determined to turn over. Further, it is assumed that the higher temperature of the head is the front of the face, and the direction of turning over can be determined from the direction of the face. Similarly, when the movement of the limbs is large, it is determined to turn over. In this way, the size and the number of body movements of each part are calculated, and the sleep depth is determined from a preset general tendency of body movement change or user tendency. Since body motion varies from person to person, more accurate determination can be made by storing a top and bottom peak value of body motion change and providing a learning function for setting a threshold value for judging rollover based on the change ratio.

図3は、人の睡眠時の状態変化の概要を示す説明図である。ここでは、太い実線が睡眠の進行状況を、点線(A)が人の深部体温を、一点鎖線(B)が発汗量を、2点鎖線(C)が空調制御例を示している。また、睡眠の進行状況は、起床の他に、睡眠の深さに応じて、REM睡眠(脳が覚醒に近い状態で活動している状態)、睡眠深度1、睡眠深度2、睡眠深度3、睡眠深度4の6つの睡眠状態にて区別している。
睡眠が始まると体動は減少する。起床時と入眠時でも体動の大きさ及び回数には違いがある。睡眠深度が深くなると体動がなくなり、脳を休めると考えられている。一旦、睡眠深度4に到達した後、睡眠深度は浅くなりREM睡眠が始まる。睡眠中はこのような繰り返しが周期的に行われ、REM睡眠の時間は明け方に向けて徐々に長くなる。睡眠深度が変化する時には体動があるが、多くは睡眠深度1、中途覚醒の際に体動がみられる。また、睡眠後期のREM睡眠時にも大きくはないが体動が見られる。体動のない静止持続時間の長さは、温熱環境によっても変化する。それらの情報からREM睡眠の回数を計算し、REM睡眠の直後に起床すると快適に起きられる。寝汗や冷えなどによる睡眠障害などでわかるように、温熱環境が睡眠に与える影響は大きく、従って空調制御による快眠制御は有効である。
睡眠中の体動などが検出できず、睡眠状態が判断できない場合は、サーカディアンリズム(体内時計リズム)などのサイクルを適用し、次の検出機会を待つ。また、頭部、胴部、手足部の体動が時間経過をしても同じ量しか検出されない場合も、そのサイクルの体動にあてはめて同様の方法で対応する。
なお、睡眠状態の判定は頭部、胴部、手足部の少なくとも1つの部位の体動を検出して行うことも可能であるが、正確性の観点から、頭部、胴部及び手足部の全てを含めた体動を考慮して睡眠状態の判定を行うことが好ましい。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an outline of a state change during sleep of a person. Here, the thick solid line indicates the progress of sleep, the dotted line (A) indicates the human body temperature, the alternate long and short dash line (B) indicates the amount of sweating, and the alternate long and two short dashes line (C) indicates an example of air conditioning control. In addition to getting up, the progress of sleep depends on sleep depth, REM sleep (state where the brain is active in a state close to awakening), sleep depth 1, sleep depth 2, sleep depth 3, A distinction is made between six sleep states with a sleep depth of four.
Body movements decrease when sleep begins. There is a difference in the size and number of body movements when waking up and sleeping. It is thought that as the depth of sleep increases, body movements disappear and the brain rests. Once the sleep depth 4 is reached, the sleep depth becomes shallow and REM sleep starts. Such a repetition is periodically performed during sleep, and the duration of REM sleep gradually increases toward dawn. When the sleep depth changes, there is a body movement, but in many cases, the body movement is observed when the sleep depth is 1, during awakening. In addition, body movement is observed although it is not large at the time of REM sleep in the late stage of sleep. The length of the stationary duration without body movement also changes depending on the thermal environment. The number of REM sleeps is calculated from the information, and you can get up comfortably when you wake up immediately after REM sleep. As can be seen from sleep disorders such as night sweats and coldness, the influence of the thermal environment on sleep is great, and therefore sleep control by air conditioning control is effective.
If body movements during sleep cannot be detected and the sleep state cannot be determined, a cycle such as circadian rhythm (internal clock rhythm) is applied and the next detection opportunity is waited for. Further, even when body movements of the head, torso, and limbs are detected in the same amount even after a lapse of time, the same method is applied to the body movement of the cycle.
The sleep state can be determined by detecting the body movement of at least one part of the head, torso and limbs, but from the viewpoint of accuracy, the head, torso and limbs It is preferable to determine the sleep state in consideration of all body movements.

体動以外に、人の体温変化も睡眠深度を判断する上で重要な指標である。図3に示すように、入眠時は人の深部体温を下げるため放熱が行われ、人の末端の表面温度が通常よりも上昇する。その後、睡眠深度4に近づくにつれて徐々に放熱が完了し、人の深部体温は睡眠深度4から起床に向けて直線的に上昇している。睡眠深度が深まる前に放熱が行われ、発汗するサイクルが行われながら、起床に近づくにつれ徐々に深部体温が上がっていく。手足部などの放熱に関係する部位の表面温度は、放熱する関係から深部体温と時間的な位相差がある。位相差が大きい人は、深部体温と表面温度が正弦波で90度ずれている場合もある。顔の温度は脳の活動量とリンクするように、睡眠深度が深くなると下がり、REM睡眠など睡眠深度が浅くなると上がる。発汗量は、睡眠深度とある程度の相関がある。胴部の表面温度も深部体温と同じような波形で、振幅位相は違うが多少変化する。睡眠深度4とREM睡眠の割合は反比例している。すなわち、入眠後に睡眠深度4などの深い睡眠が長くなるが、明け方に近づくに連れてREM睡眠の時間が長くなる。間にある睡眠深度1〜3を挟んで、睡眠深度4〜REM睡眠を繰り返し、それの数サイクルで目覚める周期となっている。なお、睡眠深度4とREM睡眠以外は、睡眠深度2が支配的である。睡眠深度4とREM睡眠の間の時間帯を長くするために、体温を調整してやる事が重要であり、空調制御により温熱環境を調整して、より最適な体温調整をアシストする事が快眠制御につながる。   In addition to body movement, changes in human body temperature are also important indicators for determining sleep depth. As shown in FIG. 3, during sleep, heat is released to lower the deep body temperature of the person, and the surface temperature at the end of the person rises higher than usual. Thereafter, heat radiation is gradually completed as the sleep depth 4 is approached, and the human deep body temperature rises linearly from the sleep depth 4 toward the wake-up. Heat is released before the depth of sleep is deepened, and while the sweating cycle is performed, the deep body temperature gradually rises as you get up. The surface temperature of the part related to heat dissipation such as the limbs has a temporal phase difference from the deep body temperature because of the heat dissipation relation. For a person with a large phase difference, the deep body temperature and the surface temperature may be 90 degrees shifted by a sine wave. As the temperature of the face is linked to the amount of brain activity, it decreases as the sleep depth increases, and increases as the sleep depth decreases, such as REM sleep. The amount of sweating has a certain degree of correlation with the depth of sleep. The surface temperature of the torso is similar to that of the deep body temperature, and the amplitude and phase are different but slightly change. The ratio between sleep depth 4 and REM sleep is inversely proportional. That is, deep sleep such as sleep depth 4 becomes longer after falling asleep, but the time for REM sleep becomes longer as it approaches dawn. The sleep depth 1 to 3 is sandwiched between the sleep depths 4 to REM, and the cycle is awakened in several cycles. In addition, sleep depth 2 is dominant except sleep depth 4 and REM sleep. It is important to adjust the body temperature in order to lengthen the time zone between sleep depth 4 and REM sleep, and adjusting the thermal environment by air conditioning control and assisting more optimal body temperature adjustment is a good sleep control Connected.

睡眠深度判定で睡眠状態に入った場合には、センサ精度を上げる、検知速度を速くする、検知方向の上下角度を変える、検知幅を変える、人体検知の人の滞留判定で人の滞留位置を判断し、その部分以外は検知しない、など情報を最適な状態にして取得するようセンサによる検知を調整する。
検知速度を睡眠に合わせて最適にする事で無駄をなくし、判定速度UP及び省電力に寄与する。
センサ精度を上げる/下げる、検知速度を速くする、検知方向の上下角度を変える、検知する幅(走査する範囲)を変える、など情報を最適な状態にして取得するとは、具体的には、赤外線センサの場合、走査して検知する速度を上げるために、温度検出の精度を落として速度を上げる。
また睡眠時は睡眠開始判定がインターフェースまたは上述した睡眠深度判定により自動若しくは手動で可能である。自動でセンサの角度、走査範囲を学習した結果から、人のいる位置のみを検出する制御に変更することができ、それにより無駄がなく、検知速度も上げることができる。センサとしてカメラを用いた場合でもダイナミックレンジを狭くし、フレームレートを上げるなど、センサに応じて対応可能である。
睡眠状態の判断は、就寝時ボタンを押すなどインターフェースを利用しても良いし、人体検知、おやすみモード、一定時間の人の滞留など、様々な状態をトリガとして設定し、トリガがONした場合に実行しても良い。また、体動から睡眠状態を判断した場合、または学習した結果から固定位置に移動した場合に検知の変更を自動で開始する。もちろん、初期に設定を行って固定しても良いし、毎回変更しても良い。また、据付時に設定を手動、自動で行う事も可能である。
複数人を判断する場合にも、検知角度が変化できるので最適な角度を指定できる。
なお、上記の各方法は、睡眠時以外にもリビングでの個人認証などの他の用途でも使用する事が可能である。
睡眠状態を把握する場所は寝室の場合が多く、センサを寝室専用の設定にしておけば人体検知を行った直後から、自動で検知を最適に変更する制御を行える。
人体検知用のセンサによる検知位置が何らかの原因で位置が変化する場合がる。例えば、赤外線センサを走査して検知する場合、ステッピングの精度により、位置が変化する。また、往復などある一定のループで走査して検知しデータ取得を行う場合は、毎回の検知データに同じズレが生じる場合がある。また、精度の劣化、検知する環境の変化により、データの補正が必要になる場合がある。例えば時間ごとに検知した結果の差分を利用する場合に、検知対象は変化していないのに差分が大きく出力されてしまう事がある。
本発明の実施形態では、ステッピングモータの精度の問題など、事前に測定し差分を予想できる項目に対しては補正を適応する。補正を適用するタイミングは、時期を指定してもよく、データを指定のタイミングで複数比較し、差分などの平均誤差が予め定めた閾値を常に上回るなど補正時期を自動で判断できる仕組みとしても良い。補正する量や値は、自動で計算することもできる。データの検知対象以外の差分やパターンマッチングで同一場所とされた場合の差分、基準となるマークからの誤差など、どの方法を用いてもよい。
また、赤外線センサを用い、左右に往復走査して熱画素画像を検知する方法の場合、左右でズレが発生する場合がある。ズレ(誤差)の検知方法は熱画素画像の各画素の温度誤差がある一定以上の画素の数、または平均温度誤差で行う事ができる。しかし、人の移動などをリビングなどで検知する場合、壁床の輻射温度が一定(均一)の場合には、センサの往復走査した熱画素画像の差分は人体検知部分以外の平均温度差分は小さく、画素数で判断するにも温度差分のある画素は少ないため、全体として閾値の設定が難しい。
そこで同じ位置、同じ周期で検知される物体の形状が同じ場合、またはパターンマッチングで近似していると判断された場合、その物体を基準にその画素数の差分を取り、補正を行う。この場合、基準にする物体の数や画素数で閾値を設けても良いし、また何回か繰り返し同じ位置、同じ周期で検知された場合のみ補正を行う方法でも良い。パターンマッチングとは、ある熱画素画像の一定の画素が、別の熱画素画像と同じと判断できるアルゴリズムの総称でとして用いているため、テンプレートマッチング、テクスチャマッチング、HMM(HiddenMarkovModel)でも何でも良い。
人体を検知する非接触センサを備え、該非接触センサにより検知した検知データを予め定めた値と比較する機能と、その比較結果又は予め定めた基準値を基に前記検知データを補正する機能には、以下のようなものを含まれる。すなわち、検知範囲を往復して値を取得するセンサの場合(例えば左右往復)、同じ場所を往復走査して情報を取得しても、その往復に供するモータの精度などにより往復の走査でズレ(誤差)がでる場合には、上記のような方法以外に、往復の片方向(例えば左から右へ走査したセンサ出力)の情報のみを使用し、その情報を時系列で比較し、差分を算出し往復の誤差を回避し、差分を出力する手法も含まれる。
また、センサからの情報の取得速度を速めたければ、往復走査のもう片方の情報(例えば右から左へ走査したセンサの出力)も利用して、同様に差分を求める。こうすれば、センサを左から右へ走査して時系列に比較した情報と、センサを右から左へ走査して同様の処理を行った差分出力が交互に出力される。これにより、誤差の少ない差分出力を効率よく取得できる。
センサの最初の2往復を例に更に説明すると、センサが赤外線センサによる熱画素画像では、左右方向への走査で取得した画像差分を抽出する場合、ズレがあると人体を誤検知してしまう。そのような場合には次のようにすると良い。すなわち、左方向へ走査した熱画素画像1と右方向へ走査した熱画素画像2でズレが生じても、再度左方向へ走査した熱画素画像3と再度右方向へ走査した熱画素画像4を取得し、熱画素画像1と熱画素画像3とを比較した熱画素差分画像1と、熱画素画像2と熱画素画像4とを比較した熱画素差分画像2とを出力する。そして、熱画素差分画像1、熱画素差分画像2を連続した差分画像として使用することで、誤差の少ないセンサ出力を利用できる。
When entering sleep state with sleep depth determination, increase sensor accuracy, increase detection speed, change detection angle up / down, change detection width, human body detection by human body detection Judgment is made and the detection by the sensor is adjusted so that information is acquired in an optimal state, such as not detecting any part other than that part.
By optimizing the detection speed according to sleep, waste is eliminated, contributing to increased determination speed and power saving.
To obtain information in an optimal state, such as increasing / decreasing the sensor accuracy, increasing the detection speed, changing the vertical angle of the detection direction, changing the detection width (scanning range), specifically, infrared In the case of a sensor, in order to increase the speed of scanning and detection, the temperature detection accuracy is lowered and the speed is increased.
Moreover, at the time of sleep, sleep start determination can be performed automatically or manually by the interface or the sleep depth determination described above. From the result of automatically learning the sensor angle and the scanning range, it is possible to change the control to detect only the position where a person is present, thereby eliminating waste and increasing the detection speed. Even when a camera is used as a sensor, the dynamic range can be narrowed and the frame rate can be increased.
The sleep state can be judged by using an interface such as pressing a button at bedtime, or when various triggers such as human body detection, sleep mode, and human residence for a certain period of time are set as triggers and the trigger is turned on. May be executed. In addition, the detection change is automatically started when the sleep state is determined from the body movement or when the sleep state is moved from the learned result. Of course, the initial setting may be fixed and may be changed every time. It is also possible to set manually or automatically during installation.
Even in the case of judging a plurality of persons, the detection angle can be changed, so that an optimum angle can be designated.
Each of the above methods can be used for other purposes such as personal authentication in the living room besides sleeping.
In many cases, the sleeping state is grasped in the bedroom, and if the sensor is set for the bedroom, the detection can be automatically and optimally changed immediately after the human body is detected.
The position detected by the human body detection sensor may change for some reason. For example, when detecting by scanning an infrared sensor, the position changes depending on the accuracy of stepping. In addition, when data is acquired by scanning in a certain loop such as reciprocation, the same deviation may occur in the detection data every time. In addition, correction of data may be necessary due to deterioration in accuracy and changes in the environment to be detected. For example, when using a difference between results detected every time, the difference may be output greatly even though the detection target has not changed.
In the embodiment of the present invention, the correction is applied to items that can be measured in advance and the difference can be predicted, such as the accuracy of the stepping motor. The timing for applying the correction may be a timing, or a mechanism may be used in which a plurality of data is compared at a specified timing, and the correction timing can be automatically determined such that an average error such as a difference always exceeds a predetermined threshold. . The amount and value to be corrected can be automatically calculated. Any method may be used, such as a difference other than the data detection target, a difference when the same location is obtained by pattern matching, and an error from a reference mark.
Also, in the case of a method of detecting a thermal pixel image by reciprocating scanning to the left and right using an infrared sensor, there may be a shift in the left and right. The detection method of the deviation (error) can be performed by the number of pixels having a certain temperature error or more, or the average temperature error of each pixel of the thermal pixel image. However, when detecting the movement of a person in the living room, etc., if the radiation temperature of the wall and floor is constant (uniform), the difference between the thermal pixel images scanned back and forth by the sensor is smaller than the average temperature difference except for the human body detection part. Even when judging by the number of pixels, since there are few pixels having a temperature difference, it is difficult to set a threshold as a whole.
Therefore, when the shapes of the objects detected at the same position and in the same cycle are the same, or when it is determined that they are approximated by pattern matching, the difference in the number of pixels is taken with reference to the object, and correction is performed. In this case, a threshold value may be provided based on the number of objects or the number of pixels used as a reference, or correction may be performed only when the same position and cycle are detected several times. The pattern matching is used as a generic name of algorithms that can determine that a certain pixel of a certain thermal pixel image is the same as another thermal pixel image, and therefore, any of template matching, texture matching, and HMM (Hidden Markov Model) may be used.
A function that includes a non-contact sensor that detects a human body, compares detection data detected by the non-contact sensor with a predetermined value, and a function that corrects the detection data based on the comparison result or a predetermined reference value. The following are included. That is, in the case of a sensor that obtains a value by reciprocating the detection range (for example, left and right reciprocation), even if information is obtained by reciprocating scanning at the same place, a deviation ( If there is an error, in addition to the method described above, only information on one-way round trip (for example, sensor output scanned from left to right) is used, the information is compared in time series, and the difference is calculated. Also included is a method of avoiding round trip errors and outputting a difference.
Further, if it is desired to increase the acquisition speed of information from the sensor, the difference is similarly obtained using the other information of the reciprocating scan (for example, the output of the sensor scanned from the right to the left). In this way, information obtained by scanning the sensor from left to right and comparing them in time series and a differential output obtained by performing the same processing by scanning the sensor from right to left are alternately output. Thereby, a differential output with little error can be acquired efficiently.
Further explanation will be given by taking the first two reciprocations of the sensor as an example. In the case of extracting the image difference obtained by scanning in the left-right direction in the thermal pixel image by the infrared sensor, the human body is erroneously detected if there is a deviation. In such a case, the following is recommended. That is, even if a deviation occurs between the thermal pixel image 1 scanned in the left direction and the thermal pixel image 2 scanned in the right direction, the thermal pixel image 3 scanned in the left direction again and the thermal pixel image 4 scanned in the right direction again. The thermal pixel difference image 1 obtained by comparing the thermal pixel image 1 and the thermal pixel image 3 and the thermal pixel difference image 2 obtained by comparing the thermal pixel image 2 and the thermal pixel image 4 are output. And the sensor output with few errors can be utilized by using the thermal pixel difference image 1 and the thermal pixel difference image 2 as a continuous difference image.

次に、快適睡眠を実現するための空調制御を、図4に示す空気調和機10の動作フローチャートを基に説明する。まず、所定のサイクルで温度検出装置1を動作して、予め定めた領域の温度分布を、各サイクル毎に熱画素画像に表し記憶装置3に記憶する(S1)。体動解析部4は、取得した熱画素画像の温度分布の形状や異なる時間の熱画素画像の差分を基に人の存在を検出する(S2)。例えば、人体輻射熱に近い温度帯部分や、動きが検出された温度帯部分に人がいると判定する。
体動解析部4は、人を検出した場合、熱画素画像を基に、人に対応する温度帯の時間的位置変化、温度帯の画素形状、温度帯の表面温度などから人の頭部、胴部、手足部を特定する(S3)。さらに、体動解析部4は、取得した人の頭部、胴部、手足部の対応画素部分の位置や温度の変化を基に、各部位の体動の有無を判定する(S4)。なお、体動が検出されない場合は、静止状態の時間を記憶装置3に記憶する(S5)。
S4で体動が検出された場合は、体動解析部4にて、人の頭部、胴部、手足部の各画素部分の位置や温度の変化を基に体動の解析を行い、各部位毎に体動の大きさ、回数、及び表面温度を算出する(S6)。続いて体動解析部は、そこに複数人がいるか否かの判定を行う(S7)。複数人がいる場合には、それらの人の分離処理を行う(S8)。人の分離処理の詳細は後述する。人の分離処理を行った後、またはS7で複数人が検出されなかった場合、睡眠状態判定部5が、算出された人の頭部、胴部、手足部の体動の大きさと回数、さらに必要ならば表面温度も考慮して、図3に示したような睡眠状態(起床、REM睡眠、睡眠深度1〜睡眠深度4)を判定する(S9)。
そして、空調制御部6は、睡眠状態判定部5で得られた睡眠状態に基づいて、空調機本体である空調動作部7を制御して、空調制御を行う(S10)。
なお、上記において、検出された人に対する睡眠状態と空調制御の関係は、空気調和機10が備える学習機能により記憶装置3に記憶される(S11)。
Next, air conditioning control for realizing comfortable sleep will be described based on an operation flowchart of the air conditioner 10 shown in FIG. First, the temperature detection device 1 is operated in a predetermined cycle, and a temperature distribution in a predetermined region is represented as a thermal pixel image for each cycle and stored in the storage device 3 (S1). The body motion analysis unit 4 detects the presence of a person based on the shape of the temperature distribution of the acquired thermal pixel image and the difference between the thermal pixel images at different times (S2). For example, it is determined that there is a person in a temperature zone portion close to human body radiant heat or a temperature zone portion where motion is detected.
When the body motion analysis unit 4 detects a person, based on the thermal pixel image, the temporal position change of the temperature zone corresponding to the person, the pixel shape of the temperature zone, the surface temperature of the temperature zone, etc. The torso and limbs are specified (S3). Furthermore, the body motion analysis unit 4 determines the presence or absence of body motion in each part based on the acquired position and temperature change of the corresponding pixel portions of the human head, torso, and limbs (S4). When body movement is not detected, the time of the stationary state is stored in the storage device 3 (S5).
When body movement is detected in S4, body movement analysis unit 4 analyzes body movement based on the position and temperature change of each pixel portion of the human head, torso, and limbs. The size of the body motion, the number of times, and the surface temperature are calculated for each part (S6). Subsequently, the body motion analysis unit determines whether there are a plurality of persons (S7). If there are a plurality of persons, a separation process of those persons is performed (S8). Details of the person separation process will be described later. After performing human separation processing, or when multiple people are not detected in S7, the sleep state determination unit 5 calculates the size and number of body movements of the calculated human head, torso, and limbs. If necessary, the surface temperature is also taken into consideration to determine the sleep state (wake-up, REM sleep, sleep depth 1 to sleep depth 4) as shown in FIG. 3 (S9).
And the air-conditioning control part 6 controls the air-conditioning operation part 7 which is an air-conditioner main body based on the sleep state obtained by the sleep state determination part 5, and performs air-conditioning control (S10).
In the above, the relationship between the sleep state and air conditioning control for the detected person is stored in the storage device 3 by the learning function provided in the air conditioner 10 (S11).

複数人が同時に検出された様な場合には、基本的には熱画素画像の画素集合体の形状からそれぞれの人を検知する。ダブルベッドなど人同士が近くて人の画素集合体が重なる場合は、体の各部位(頭部、胴部、手足部)を特定し、それを基に複数人を分離して各人を正確に検出する。例えば、先に入室してきた人の各部位が検出された場合は、体の向きや最初に入室してきた人の形状が記憶できるので分離は容易である。また、重なった人の表面温度に下がる場合には、その表面温度をもとにしても各人を分離して検出できる。
この他、複数人が同時に検出された場合は、それらが静止状態になった場合に、それらの顔を検出する。また、手足の体動なども記憶する。温度検出装置1の角度によっては同一人とされる可能性があるが、可動部部位の個数、入室時の人数の検出値から、どの程度重なっているか比率を出す。例えば、右手と思われる個所が2箇所ある場合は、左手からの距離の比率に応じて顔を2つに分割し、複数人に分離することができる。
選択ボタンで、空調制御、睡眠状態判断をスタートさせる構成の場合には、センサからみて、布団に入っている人が重なって認識される場合がある。その場合は初期設定で人数、年齢、性別、生体情報などの個人情報を空気調和機に入力しておき、人が重なっている事を前提に判断する。あるいは、リモコンに生体情報取得手段をつけて寝る前に握ってもらい、空気調和機側で末端温度、血圧、脈拍、体脂肪などを取得する。そのようにすることで、入眠状態かどうかを判断でき、さらに何人いるかを判断できる。この他、距離センサなどを併用して、温度検出装置1と距離センサで複数人を検知することや、暗視カメラなど他のセンサを併用して複数人を分離して各人を検知することもできる。
When a plurality of people are detected at the same time, each person is basically detected from the shape of the pixel aggregate of the thermal pixel image. When people are close together such as a double bed and pixel groups of people overlap, identify each part of the body (head, torso, limbs), and separate multiple people based on that to accurately identify each person To detect. For example, when each part of a person who has entered the room first is detected, the orientation of the body and the shape of the person who has entered the room first can be stored, so that separation is easy. In addition, when the surface temperature of an overlapping person falls, each person can be detected separately based on the surface temperature.
In addition, when a plurality of people are detected at the same time, their faces are detected when they become stationary. In addition, body movements of limbs are also stored. Depending on the angle of the temperature detection device 1, there is a possibility that the person is the same person, but the ratio of how much overlap is obtained from the number of movable parts and the detected value of the number of persons at the time of entering the room. For example, when there are two places that are considered to be the right hand, the face can be divided into two according to the ratio of the distance from the left hand, and can be separated into a plurality of persons.
In the case of a configuration in which air conditioning control and sleep state determination are started with the selection button, there are cases where people in the futon are recognized by overlapping as viewed from the sensor. In that case, personal information such as the number of people, age, gender, and biological information is input to the air conditioner as an initial setting, and the determination is made on the assumption that people are overlapping. Alternatively, the biological information acquisition means is attached to the remote control and held before going to sleep, and the terminal temperature, blood pressure, pulse, body fat, etc. are acquired on the air conditioner side. By doing so, it can be determined whether it is a sleep state or not, and how many people are present. In addition, a distance sensor or the like is used in combination to detect a plurality of people using the temperature detection device 1 and the distance sensor, or another sensor such as a night vision camera is used to separate a plurality of people and detect each person. You can also.

続いて具体的な睡眠状態と空調制御の例を説明する。例えば、体動の大きさ及び回数が、起きている間の静止時(同じ場所にいる状態)の体動回数として予め定めた回数からある割合低下すれば入眠と判断する。この場合、3〜20分の間に体動を解析し、例えば3分間で体動が2〜3回から1回以下に変化した場合を入眠と見なすようにしても良い。また、その後2〜10回程度同じ解析を繰り返し、体動変化が起床時と同じ程度に大きいものが発生した場合には起床と判断し、入眠判断を再度行う。頭部、胴部、手足部などの末端温度がそれぞれ判別できるので、前額部の温度が少し上昇し、その後下降線を描き始めたら入眠し睡眠深度4へ移行し始めたと判断し、空調温度を下げる方向に空調制御を行う。
また、入眠時、人の末端部では放熱を行うので温度が上昇する。そこで、手足部の表面温度が上昇したら入眠動作と判断してもよい。なお、顔表面の温度は下がる傾向にあるので、入室時からの温度との差分をとり、顔表面の温度が下がると入眠と判断することもできる。
人の輻射温度が低い場合には一度室温を上げる制御をし、手足の血流をスムースに循環させてから、室温を下げるのが好ましい。また、下げすぎて放熱を妨げないよう下げ幅を制限したり、皮膚表面温度を判断しながら空調する。
なお、入眠時は風などの刺激に弱いため、空気調和装置10の表示部を徐々に暗くし、騒音を抑え、風向制御は風除けにし、人に優しい制御にするのが好ましい。
Next, specific sleep states and examples of air conditioning control will be described. For example, if the magnitude and number of body movements decrease by a certain percentage from the number of body movements that occur when the person is still awake (in the same place) while waking up, it is determined that the person has fallen asleep. In this case, body movement may be analyzed for 3 to 20 minutes, and for example, when the body movement changes from 2 to 3 times in 1 minute or less, it may be regarded as falling asleep. Then, the same analysis is repeated about 2 to 10 times thereafter, and when a change in body motion occurs that is as large as when waking up, it is determined that it is awake and sleep is determined again. Since the end temperatures of the head, torso, limbs, etc. can be distinguished, the forehead temperature rises slightly and then begins to draw a descending line. Air-conditioning control is performed in the direction of lowering.
In addition, at the time of falling asleep, heat is dissipated at the end of the person, so the temperature rises. Therefore, when the surface temperature of the limbs rises, it may be determined as a sleep operation. Since the temperature of the face surface tends to decrease, the difference from the temperature at the time of entering the room is taken, and if the temperature of the face surface decreases, it can be determined to fall asleep.
When the radiation temperature of a person is low, it is preferable to control to raise the room temperature once, circulate the blood flow of the limbs smoothly, and then lower the room temperature. In addition, the air-conditioner is air-conditioned while limiting the lowering width so as not to hinder heat dissipation due to excessive reduction or judging the skin surface temperature.
In addition, since it is weak to irritation | stimulations, such as a wind at the time of falling asleep, it is preferable to make the display part of the air conditioning apparatus 10 gradually darken, to suppress noise, to make wind direction control, and to make it gentle to humans.

睡眠状態の予測判定は体動の大きさと回数を利用して行うことができる。例えば、体動がほとんどない時間帯(体動回数が例えば1〜2回/4〜8分)を睡眠深度4と判断する。睡眠深度3や4、及びREM睡眠の後には大きな体動が起こるので、その部分を睡眠深度の変化時と判断する。睡眠深度2の状態では睡眠深度1や起床が散見され体動が行われる。これらの特徴を基に睡眠状態を判定できる。体動については、胴部が動いたり、顔部分の温度変化が大きかった場合には寝返りと判断し、手足部が動いた場合は寝返りではない体動としてその変化量の大小、回数を算出する。なお、人の頭部、胴部、手足部の全ての体動を、その大きさ、回数、及び時間を含めて総合的に判断して、睡眠状態を判定するのが好ましい。
睡眠深度4は前述の通り入眠後、体動がほとんどない状態で判断し、大きな体動、一定時間内の複数回の微体動でその終了を判断する。前述した学習機能を利用して、平均的な睡眠深度4の時間を把握し、終了を予測することもできる。また温度変化により、睡眠深度4が最長になる制御を、入眠時や他の睡眠深度やREM睡眠時と同様に記憶しておき、制御に利用することもできる。何回かの体動と空調制御の設定方法の相関を記憶し、最適な関係の空調制御を、次回から自動的に適用してもよい。
REM睡眠時の体動には個人差があり、周期的な微体動を繰り返す場合や、睡眠深度1が散見される睡眠深度2の体動と区別がつかない事がある。このため、睡眠周期、睡眠時間、微体動の回数を他の睡眠深度の体動と比較して判断を行う。サンプリングデータが沢山ある方が、REM睡眠を含めて睡眠状態を判定し易いので、学習機能は大変有効である。
The prediction determination of the sleep state can be performed using the size and number of body movements. For example, a time zone in which there is almost no body movement (the number of body movements is, for example, 1 to 2 times / 4 to 8 minutes) is determined as the sleep depth 4. Since large body movements occur after sleep depths 3 and 4 and REM sleep, it is determined that the portion is a change in sleep depth. In the state of sleep depth 2, sleep depth 1 and wake-up are scattered and body movements are performed. The sleep state can be determined based on these characteristics. Regarding body movement, if the torso moves or the temperature of the face changes greatly, it is determined that the body is turned over, and if the limb moves, the amount of change is calculated as the body movement that is not turned over. . In addition, it is preferable to determine the sleep state by comprehensively judging all body movements of the human head, torso, and limbs including the size, number of times, and time.
As described above, the sleep depth 4 is determined in a state in which there is almost no body movement after falling asleep, and the end is determined by a large body movement and a plurality of minute movements within a certain time. By using the learning function described above, it is possible to grasp the average sleep depth 4 and predict the end. Further, the control that makes the sleep depth 4 the longest due to the temperature change can be stored in the same manner as at the time of falling asleep or at other sleep depths or at the time of REM sleep, and can be used for the control. The correlation between the number of body movements and the setting method of the air conditioning control may be stored, and the optimal air conditioning control may be automatically applied from the next time.
There are individual differences in body movements during REM sleep, and it may be indistinguishable from periodic movements of minute movements or body movements at sleep depth 2 in which sleep depth 1 is scattered. For this reason, the sleep cycle, sleep time, and the number of minute movements are compared with body movements at other sleep depths. The learning function is very effective because the person who has a lot of sampling data can easily determine the sleep state including REM sleep.

空調制御は、前述したとおり、入眠動作を判別した場合、人の周囲温度に応じて温度を下げていく。例えば、睡眠状態が睡眠深度4に近づき、睡眠が深くなるときには放熱を行うので、空調温度を下げる。その後、発汗量と深部体温を加味し、図3のように、温度に揺らぎを持たせながら空調温度を上げていく。すなわち、睡眠深度が深くなる場合は空調温度を下げ、REM睡眠に近づく場合は空調温度を上げる。
全体的には、睡眠深度に合わせて揺らぎを持たせながら、徐々に快適な起床時に設定された温度や、外気温度計で得られた自然な温度に近づけていく。人の表面温度変化が小さい場合は、揺らぎを持たせず制御しても良い。
また、睡眠深度により深部体温が変化する際、発汗や手足から放熱する周期が遅れるなど個人差があるので、制御は個人に合わせて位相をもって制御するのが好ましい。
起床時はタイマ設定された、起床時刻、睡眠サイクルの回数を基にREM睡眠の終わりを検出し、起床時のREM睡眠後に体温が上昇しているように空調制御する。また、表示部、照明、アラームなどで空調制御による起床をアシストしても良い。
起床時刻設定の場合にはREM睡眠周期がうまく設定時刻付近に合わない場合がある。この場合は、REM睡眠の入り際、睡眠深度4の後の睡眠深度1、起床時の順に起こすように空調制御する。これらのどのタイミングも起床設定時刻付近に表れなければ体温を上昇させ、アラーム、照明などの補助手段も利用して起床させる。
睡眠深度4では温熱環境変化で起きる事が少ないので、睡眠深度が深くなる時には空調を止めて省エネにする事もできる。また、睡眠深度が深い場合は刺激に対して強いので、室内温度が睡眠状態を妨げる値に近い場合には、風向・風力制御で皮膚の輻射熱を奪う運転をし、冷房を使わずとも快適な環境を作り出すことができる。
以上のような実施の形態1の空調制御では、予め定めた領域での人検知により、人のいる領域のみ空調制御することで、省エネの向上も計れる。
As described above, in the air conditioning control, when the sleep operation is determined, the temperature is lowered according to the ambient temperature of the person. For example, when the sleep state approaches the sleep depth 4 and the sleep becomes deep, heat radiation is performed, so the air conditioning temperature is lowered. Thereafter, the air conditioning temperature is raised while giving fluctuations to the temperature as shown in FIG. 3, taking into account the amount of sweat and the deep body temperature. That is, the air conditioning temperature is lowered when the sleep depth is deep, and the air conditioning temperature is raised when approaching REM sleep.
Overall, the temperature is gradually set closer to the comfortable temperature when getting up and the natural temperature obtained with the outside air thermometer, with fluctuations according to the sleep depth. If the surface temperature change of a person is small, the control may be performed without causing fluctuation.
In addition, when the deep body temperature changes depending on the sleep depth, there are individual differences such as the sweating and the period of heat dissipation from the limbs being delayed, so it is preferable to control with a phase according to the individual.
When waking up, the end of REM sleep is detected based on the wake-up time and the number of sleep cycles set by the timer, and air conditioning is controlled so that the body temperature rises after REM sleep at waking up. Moreover, you may assist the wake-up by air-conditioning control with a display part, illumination, an alarm, etc.
In the case of setting the wake-up time, the REM sleep cycle may not fit well around the set time. In this case, when entering REM sleep, air-conditioning control is performed so that the sleep depth 1 after the sleep depth 4 and the wake-up time are raised in this order. If any of these timings does not appear near the set-up time, the body temperature is raised, and an auxiliary means such as an alarm or lighting is used to get up.
At sleep depth 4, there are few things that happen due to changes in the thermal environment, so when the sleep depth becomes deeper, air conditioning can be stopped to save energy. In addition, when the sleep depth is deep, it is strong against irritation, so if the room temperature is close to the value that disturbs the sleep state, it operates comfortably without using air conditioning by controlling the wind direction and wind power, and without using cooling. Can create an environment.
In the air conditioning control of the first embodiment as described above, the energy saving can be improved by controlling the air conditioning only in the area where the person is present by detecting the person in the predetermined area.

人の頭部、胴部、手足部の温度変化は、各部位での表面温度の変化する勾配が、山、谷を向かえ、傾斜し始めた時点で判断し、それに基づいて睡眠状況を予測し空調制御を行う。予測する方法は、図3の温度変化を基準とし、個々のバラツキは学習により判断する。
体動を用いた空調制御の学習にも共通するが、幾つかのデータでノイズと思われる部分、例えば夜更かし、酒気帯び時、深夜の一時起床など突出したデータが出る事がある。しかし、予め定めた平均値よりかけ離れたデータはノイズと判断して排除するように学習する。また、布団が肌蹴て、体動や体温変化が認識された場合には、大きな体動と判定し、冷えすぎ防止などの適切な制御を行う。なお、空調動作部7に対する制御を行わないで、これらの学習機能を作用させるようにしてもよい。それによって、空調を使わない季節でも、人の睡眠状態が学習ができ、睡眠深度の状態や快眠指数などを表示などする事ができる。
The temperature change of the human head, torso, and limbs is judged when the slope of the surface temperature at each part changes toward the mountains and valleys and begins to incline, and the sleep situation is predicted based on that. Perform air conditioning control. The prediction method is based on the temperature change in FIG. 3, and individual variations are determined by learning.
Although it is common to the learning of air conditioning control using body movement, some data may be prone to appear as noise, such as staying up late at night, drunk, late-night wake-up. However, learning is performed so that data far from a predetermined average value is judged to be noise. Also, when the futon kicks the skin and changes in body movement or body temperature are recognized, it is determined that the body movement is large, and appropriate control such as prevention of overcooling is performed. In addition, you may make it make these learning functions act, without performing control with respect to the air-conditioning operation part 7. FIG. Thereby, even in the season when air conditioning is not used, the sleep state of a person can be learned, and the state of sleep depth and the sleep index can be displayed.

実施の形態1の場合、頭部、胴部、手足部の識別ができるので、それら各部位の表面温度を算出して手足の露出量を判定し、露出が多い場合には夏、少ない場合には冬と判断できる。同様に、人と見なせる部分の画素集合体が静止状態になり、熱画素画像の各部位の温度変化から布団量が推定できる。周囲温度が高い場合と低い場合に、それぞれ皮膚温度や着衣温度の変化を加味することで、布団量をより正確に検出できる。
また、同時に、手足の露出している皮膚温度からその付近の着衣部との温度差をとり、着衣量も判断できる。なお、皮膚部分が判断できない場合には、皮膚温度と見られる部分を平均し、それと胴部中央との温度差で着衣量を判断してもよい。事前に周囲温度を取得して布団などとの温度差があれば、着衣温度、皮膚温度との識別がより容易となる。
また、手足が隠れている、寝返りが少ない、などの状況では周囲が寒いと判断し、逆の状況を周囲が暑いと判断する。なお、これは、湿度などに起因する寝苦しさとも関係するため、「寒い/暑い」の判断の閾値は、状況に応じて変更可能とする。
また、深夜蓄熱や全館空調の場合、冷房・暖房の設定や、輻射平均温度から判断する。夏場は20℃後半、冬場は10℃後半〜20℃付近に収束して行くので、この場合の判断は容易である。
In the case of Embodiment 1, since the head, torso, and limbs can be identified, the surface temperature of each part is calculated to determine the exposure amount of the limbs. Can be judged as winter. Similarly, the pixel aggregate in a portion that can be regarded as a person is in a static state, and the amount of futon can be estimated from the temperature change of each part of the thermal pixel image. When the ambient temperature is high and low, the amount of futon can be detected more accurately by taking into account changes in skin temperature and clothing temperature.
At the same time, the amount of clothing can be determined by taking the temperature difference between the skin temperature at which the limbs are exposed and the nearby clothing part. If the skin part cannot be determined, the part considered to be the skin temperature may be averaged, and the amount of clothing may be determined from the temperature difference between it and the center of the torso. If the ambient temperature is obtained in advance and there is a temperature difference from a futon or the like, it becomes easier to distinguish between the clothing temperature and the skin temperature.
Also, it is determined that the surroundings are cold in situations such as when the limbs are hidden or there is little turn over, and the opposite situation is determined as being hot. Since this is also related to the difficulty in sleeping due to humidity or the like, the threshold value for the determination of “cold / hot” can be changed according to the situation.
In the case of late-night heat storage or whole building air conditioning, it is determined from the cooling / heating settings and the average radiation temperature. Since it converges in the late 20 ° C in summer and in the late 10 ° C to 20 ° C in winter, the judgment in this case is easy.

取得した季節情報、空調機の閑散期、室温、睡眠時間からある程度正確なカレンダーと時刻が取得できる。この情報は前述した学習時に時間概念、季節の情報として加味する事ができ、後述するような表示に利用したり、通信情報としても利用できる。これらの情報をより正確にするために、日時の初期設定を行う、電波時計を使用する、あるいはネットワークを通じて取得する事ができる場合にはそれを使用するなどしてもよい。
また、別途センサがある場合にはそこからも判断できる。例えば、カメラ、照度センサなど明るさが判定できる場合には日光、照明からの直接光、間接光を判断し、就寝のタイミング、時間を判断する事ができる。
就寝判定のトリガを温度検出装置1ではなく、別の焦電センサ、カメラなどの人体検知センサで判断してから行っても良い。また、カメラ、照度センサである一定照度以下で照度変化が一定以上の場合に就寝とし、その後に前述の睡眠状態判定と空調制御を開始しても良い。
The calendar and time can be obtained to a certain degree from the acquired season information, air-conditioner off-season, room temperature, and sleep time. This information can be added as time concept and season information at the time of learning described above, and can be used for display as described later or used as communication information. In order to make these pieces of information more accurate, the date and time may be initialized, a radio clock may be used, or it may be used if it can be obtained through a network.
In addition, if there is a separate sensor, it can also be determined from there. For example, when the brightness can be determined, such as a camera or illuminance sensor, it is possible to determine daylight, direct light from lighting, indirect light, and to determine the bedtime and time.
The trigger for going to bed may be determined not by the temperature detection device 1 but by a human body detection sensor such as another pyroelectric sensor or camera. Alternatively, when the illuminance change is equal to or greater than a certain illuminance that is a camera or illuminance sensor, the sleep state determination and the air conditioning control may be started after that.

周期的に同じ場所で人が検知される場合であって、その場所で入眠し、終夜を過ごした場合、周期的にその場所で横になっていると判断できる。これにより、体動する体の頭部、胴部、手足部をより正確に認識する事ができる。また、その場所に来る周期が一定の場合、対応する時刻付近で空調制御を起動する事ができ、それまでは待機状態で省エネ状態を持続できる。また、温度検出装置1を起動する際は、前述したように高速で起動するなどの形態も取れる。さらに、就寝時は大体毎日同じ位置に寝るので体の大きさ、温度変化、体動周期などから個人識別も可能となる。
さらに、距離センサが設けられている場合は距離による体の大きさ、カメラが設けられている場合は顔認証などで、より正確に個人の認識が可能となる。
熱画素画像8の情報しか得られない場合でも、人対応部分の形状や大きさ、手足部の長さ、皮膚部分の表面温度等より男女、年齢、体の大きさを推定できる。
人の皮膚温度は周囲環境により左右されるが、温度検出装置1の検出値を基に計算された温度が、どの程度の距離でどれくらいの差分がでるのか、温度検出装置1に関するデータベースから算出した距離を基に決定する。また、頭の大きさはある程度固定のため、胴部位との比を単純にとっても分かりやすい。
When a person is periodically detected at the same place, and when a person falls asleep at that place and spends all night, it can be determined that the person is lying at the place periodically. As a result, the head, torso, and limbs of the body that moves can be recognized more accurately. In addition, when the period of arrival at the place is constant, the air conditioning control can be started near the corresponding time, and until then, the energy saving state can be maintained in the standby state. Moreover, when starting the temperature detection apparatus 1, the form of starting at high speed as mentioned above etc. can be taken. Furthermore, since sleeping at the same position every day at bedtime, individual identification is possible based on body size, temperature change, body movement cycle, and the like.
In addition, when a distance sensor is provided, it is possible to recognize an individual more accurately by body size according to the distance, and when a camera is provided, face authentication or the like.
Even when only the information of the thermal pixel image 8 can be obtained, the gender, age, and body size can be estimated from the shape and size of the human-corresponding portion, the length of the limbs, the surface temperature of the skin portion, and the like.
Although the human skin temperature depends on the surrounding environment, the difference between the temperature calculated based on the detected value of the temperature detection device 1 and how much the temperature is calculated was calculated from the database related to the temperature detection device 1. Determine based on distance. In addition, since the size of the head is fixed to some extent, the ratio with the torso part is easy to understand.

実施の形態1では、空調機から3〜6mに人体が存在し、赤外線センサの画素分解能が6m先で5〜30cm程度、6m先での温度分解能は0.5℃程度として説明している。実施の形態1では、個人差、室温などの温熱環境があるが、検出温度は0.1℃〜0.5℃で変化し、睡眠深度の変化により0.1〜3.0℃程度変化する。体動があった場合、対応する画素集合体(又は温度帯)は移動するので空間との温度差になり、もう少し温度変化がある。このため、体動の方が判明しやすく、従って、睡眠状況判定には、体動、顔温度、手足温度の順に重みをつけて判断するのが好ましい。非接触型の温度検出装置1と人との距離、画素分解能、温度分解能の性能次第では、これらの優先順位を変える事も可能であり、複数条件が揃わなければ判断しない仕様にもできる。
入室時などにおける人の皮膚温度を記録しておき、入眠時との差分を学習して入眠判断の閾値を設ければ、布団などで体動が検出できない場合に、補助的役割が期待できる。例えば、非接触型の温度検出装置1と人との距離が近い場合には、体動が不明な場合でも、顔表面の温度変化が細かく分かるので、睡眠状態をある程度推定することができる。
In the first embodiment, it is assumed that a human body exists 3 to 6 m from the air conditioner, the pixel resolution of the infrared sensor is about 5 to 30 cm at 6 m, and the temperature resolution at 6 m is about 0.5 ° C. In the first embodiment, there are thermal environments such as individual differences and room temperature, but the detected temperature varies from 0.1 ° C. to 0.5 ° C., and varies by about 0.1 to 3.0 ° C. due to changes in sleep depth. When there is a body movement, the corresponding pixel aggregate (or temperature zone) moves, so there is a temperature difference from the space, and there is a slight temperature change. For this reason, it is easier to identify body movement. Therefore, it is preferable to determine the sleep state by weighting in order of body movement, face temperature, and limb temperature. Depending on the distance between the non-contact type temperature detection device 1 and a person, the pixel resolution, and the performance of the temperature resolution, it is possible to change the priority order, and it is possible to make a specification that cannot be determined unless a plurality of conditions are met.
If a person's skin temperature at the time of entering a room is recorded, a difference from that at the time of sleep is learned, and a threshold for sleep determination is provided, an auxiliary role can be expected when body movement cannot be detected by a futon or the like. For example, when the distance between the non-contact type temperature detection device 1 and a person is short, even if the body movement is unknown, the change in the temperature of the face surface can be known in detail, so that the sleep state can be estimated to some extent.

ここで、実施の形態1で使用可能なセンサについてさらに説明する。既に説明した赤外線センサを他のセンサに置き換える場合と、既に説明した赤外線センサと他のセンサを共に備える態様が可能である。他のセンサ、例えば焦電センサの場合、赤外線センサの場合と同様に複数の焦電センサにより検出された箇所を画像ブロックとして記憶し、体動回数の多い部分を可動部(頭部、手足部)とし、体動回数の少ない部分を固定部(胴部)とすることができる。寝返り時などに胴部を含む情報を記憶しておけば次回からの認識も容易である。カメラを利用した場合でも、人の各部位をパターンマッチングなどで識別する高度で処理が複雑なアルゴリズムを用いずとも、上述の各部位識別方法によって簡便かつ安価な体動把握が可能である。
前述したように赤外線センサの情報取得を高速で行う場合、活動量をより細かく把握できるが、カメラならフレーム速度だけ活動量が分かる。日時、着衣量、体動、複数人を判断するのに、他のセンサを併用するとより正確に行える。
実施の形態1で使用可能なセンサには、距離センサ、温湿度、気圧、照度センサ、生体情報取得センサなどがある。赤外線センサで最初のうちに部屋を定期的にセンシングし、人体には該当しない温度変化から窓の位置、輻射熱の変動を見る事により、より快適な睡眠状態を得るのに役立てることができる。
Here, the sensor that can be used in the first embodiment will be further described. A case where the already described infrared sensor is replaced with another sensor and a mode in which both the already described infrared sensor and the other sensor are provided are possible. In the case of another sensor, for example, a pyroelectric sensor, locations detected by a plurality of pyroelectric sensors are stored as image blocks in the same manner as in the case of an infrared sensor, and a part with a large number of body movements is a movable part (head, limbs) ), And a portion with a small number of body movements can be used as a fixed portion (body portion). If information including the torso is stored when turning over, recognition from the next time is easy. Even when a camera is used, it is possible to easily and inexpensively grasp body movements by the above-described respective part identification methods without using an advanced and complicated algorithm for identifying each part of a person by pattern matching or the like.
As described above, when the information acquisition of the infrared sensor is performed at a high speed, the amount of activity can be grasped in more detail, but the amount of activity can be known only by the frame speed in the case of a camera. The date and time, the amount of clothes, body movement, and multiple people can be judged more accurately by using other sensors together.
Sensors that can be used in the first embodiment include a distance sensor, a temperature / humidity, an atmospheric pressure, an illuminance sensor, a biological information acquisition sensor, and the like. By first sensing the room with an infrared sensor at first, and looking at the window position and the fluctuation of radiant heat from the temperature change that does not correspond to the human body, it can be used to obtain a more comfortable sleep state.

また、温度検出装置1などのセンサや表示部など、空調とは直接関係ない機能を、空調動作部7(空調機本体)と別に分けて設置する事も可能である。たとえば、温度検出装置1を分離して、天井、枕元、卓上など人体近くに設置する事で、より正確な温度検出が可能となる。
空気調和機10において、学習した内容は、前述したように季節、時間などによって変化する。そのほか、部屋の模様替え、人の成長、家族構成の変化、寝具の増減などによって変化させる必要がある。センサにより取得した情報に大幅な変化がみられた場合は、学習した内容をリフレッシュし、初期状態に戻すか、センサから取得する情報が満足に得られるまでは前回のデータを使用するなどで対応する。センサにより取得した情報に大幅な変化がある場合とは、人の検知位置の変化など取得情報の変化である。
また、覚醒時に風呂に入り、そのまま寝室に来た場合は体温が通常より高い。このため、起きている間の通常時の体温と比較して、運動後若しくは入浴後と判断し、そのことを加味して空調制御する。夏場においてこのような場合には、急速に火照った体を冷やしたい欲求がある。その場合は、冷房が押されてから、室温、季節、皮膚温度を算出し、それに基づいて急速に冷房する。冷房能力がすぐに立ち上がらない場合は、風向を人に向け皮膚輻射熱を奪う制御を行う。この場合、前述した温度検出を高速化して行う事も可能である。なお、一定時間、制御を行った後は、冷え過ぎないように運転を正常に戻す。センサで皮膚温度を判断して運転を正常に戻してもよい。
Moreover, it is also possible to install functions that are not directly related to air conditioning, such as sensors and display units such as the temperature detection device 1, separately from the air conditioning operation unit 7 (air conditioner main body). For example, by separating the temperature detection device 1 and installing it near the human body such as a ceiling, a bedside, or a tabletop, more accurate temperature detection becomes possible.
In the air conditioner 10, the learned content changes depending on the season, time, etc. as described above. In addition, the room needs to be changed by changing the room, growing people, changing the family structure, and increasing or decreasing the bedding. If there is a significant change in the information acquired by the sensor, refresh the learned content and return it to the initial state, or use the previous data until the information acquired from the sensor is satisfactory To do. The case where there is a significant change in information acquired by a sensor is a change in acquired information such as a change in the detection position of a person.
Also, if you take a bath when you wake up and come to the bedroom, your body temperature is higher than usual. For this reason, it is determined after exercise or after bathing as compared to the normal body temperature while waking up, and air conditioning control is performed taking this into consideration. In such a case in summer, there is a desire to cool the body that has been rapidly lit. In that case, after the cooling is pressed, the room temperature, season, and skin temperature are calculated, and the cooling is rapidly performed based on the calculated temperature. If the cooling capacity does not rise immediately, control the direction of the wind toward the person and take away the radiant heat of the skin. In this case, the above-described temperature detection can be performed at high speed. In addition, after controlling for a fixed time, a driving | operation is returned to normal so that it may not cool too much. The operation may be returned to normal by judging the skin temperature with a sensor.

夏の暑い日などに寝返りを行うと、今までいた場所でも温度変化がみられる。これは布団に圧力がかかり温度が上昇している隠れていた部分が、寝返りで検出されるためである。冬場においても、電気毛布や、湯たんぽなどがあると、それらが露出した際に人体温度付近の熱源が検出される。寝返りに関しては一定時間経過後に徐々に温度が下がっていくので、その部分を排除して人を検知する。また、背中部分は高温で温度がある程度維持されるので、人が検知された部分の画素集合体が大きくなった場合、温度変化の少ない方を人と判定し、他を布団と認識する方法もある。湯たんぽなどの電気製品は一定温度で変化がなく、位置もある程度固定されている。また、体動が大きい場合でも電気製品の温度変化は小さく、あるいは温度変化の回数が少ないので、冬場に睡眠周期に伴う体動、温度変化に異常があれば、暖房器具に起因するものと判断することができる。
なお、人が検知されたときの検知位置の温度と、その位置での現在温度との差に基づいて、人がその場に留まっているかどうかの滞留判定を行うことも可能である。これは、人が留まっている場合には温度変化は小さく、そうでない場合には温度変化が大きくなるからである。
If you roll over on a hot summer day, you can see the temperature change even where you were. This is because the hidden part where the pressure is applied to the futon and the temperature is rising is detected by turning over. Even in winter, if there are electric blankets or hot water bottles, a heat source near the human body temperature is detected when they are exposed. With respect to turning over, the temperature gradually decreases after a certain period of time, so that part is excluded to detect a person. Also, since the back part is hot and the temperature is maintained to some extent, if the pixel aggregate of the part where the person is detected becomes large, the person with the least temperature change is judged as a person and the other is recognized as a futon. is there. Electrical products such as hot water bottles do not change at a constant temperature, and their positions are fixed to some extent. Even if body movement is large, the temperature change of electrical appliances is small or the number of temperature changes is small, so if there is an abnormality in body movement or temperature change associated with the sleep cycle in winter, it is judged that it is caused by heating equipment can do.
It is also possible to determine whether or not a person is staying on the basis of the difference between the temperature at the detection position when the person is detected and the current temperature at that position. This is because the temperature change is small when a person is staying, and the temperature change is large otherwise.

大きい体動だけで判断するように閾値を大きくし、大きい体動だけで睡眠深度の判定を行うと、深い睡眠と判定される回数が脳波など正常に測定できる方法と比較すると多く、実際の睡眠深度と本発明の睡眠深度の判定には誤差が生じる。逆に、閾値を小さくし、小さい体動から睡眠深度を判定できるようにするとノイズを拾うので、浅い睡眠と判定される回数が脳波など正常に測定できる方法と比較すると多くなり、この方法も実際の睡眠深度と本発明の睡眠深度の判定には誤差が生じる。
そこで体動の大きさに応じて閾値を複数設け、大きい体動が検知された場合は、体動後のある特定の時間は浅い睡眠と判断する。そして大きい体動のあった後のある特定の時間内に、小さい体動が検知された場合との「and」をとって睡眠深度を判断する。
またノイズが多い場合には、学習機能から異常と判断し、「and」をとることに代えて、「or」を適用して個々に比較判断する。ノイズが多いと判断する場合は、個人差があるが、初期値は深い睡眠が10%以下、または50%以上の場合である。
図6は上記の態様に関連した実施の形態1における睡眠状態判定部による深睡眠の判定動作例を示すフローチャートである。ここでは、体動解析部4によって検出された人体検知の手段である熱画素の温度差分を利用するものとする。従って、まず体動解析部4によって人体が検出される(S21)。次に、大きい体動の検出を行い、それに基づいて深睡眠(例えば睡眠深度3又は4)の判定を行う(S22)。具体的には、温度変化の差分が閾値1℃以上のものを大きい体動として検出し、さらにその熱画素ブロック数を算出する。そして、算出した熱画素ブロックが所定数(例えば2)以下であれば深睡眠と判定する。続いて、小さい体動の検出を行い、それに基づいて深睡眠(例えば睡眠深度3又は4)の判定を行う(S23)。具体的には、温度変化の差分が閾値0.5〜1℃未満のものを小さい体動として検出し、さらにその熱画素ブロック数を算出する。そして、算出した熱画素ブロックが所定数(例えば5)以下であれば深睡眠と判定する。その後、S22とS23の判定の「and」または「or」をとり(S24)、深睡眠か否かを決定する(S25)。そして、深睡眠と決定されればその結果が出力され(S26)、そうでない場合には最初のステップS21に戻る。
なお、検出した熱画素ブロックが想定箇所から離れておりかつ小さい場合にはノイズとして除去してもよい。また、ノイズを含めないようにするため、人体の検知は、人体が最後に検知された領域(人が滞留と判定された領域)のみ、あるいは学習により決定した領域のみで行ってもよい。
また、S24での「and」または「or」の選択は、睡眠サイクルや深い睡眠の割合などにより、どちらか最適のものを選択して良い。また、夏場は肌の露出度合いが大きいので温度の検出精度が上がるため、夏場の冷房時には「and」を選択し、冬場の暖房時には「or」を選択するようにしても良い。
さらに、応答速度の速いセンサや検出閾値が2つに分割できないセンサの場合には、体動に関するブロック数や連続検出回数(一定時間内の検出回数)により、判定を行うことができる。
閾値は季節で変化させるとよい。赤外線センサで体動を取得する場合、冬場は布団により大きい体動でも微小変化しか起こらない可能性がある。その場合は閾値を小さく変更する。しかし、ノイズと混同してしまうので、最後に人体検知され滞留判定された場所を学習し、閾値を限定して下げる方法も有効である。夏場はその逆で布団面積が狭いので体動の閾値を大きくする。
If the threshold is increased so that only large body movements are judged and the sleep depth is judged only with large body movements, the number of times that deep sleep is judged is greater than methods that can be measured normally, such as brain waves, and actual sleep An error occurs in the determination of the depth and the sleep depth of the present invention. Conversely, if the threshold is reduced and the sleep depth can be determined from small body movements, noise will be picked up, so the number of times that it is determined to be shallow sleep will increase compared to methods that can be measured normally, such as brain waves, and this method is also actually An error occurs in the determination of the sleep depth and the sleep depth of the present invention.
Therefore, a plurality of thresholds are provided according to the size of body movement, and when large body movement is detected, it is determined that a certain time after the body movement is shallow sleep. Then, the sleep depth is determined by taking “and” when a small body motion is detected within a specific time after a large body motion.
If there is a lot of noise, it is judged as abnormal from the learning function, and instead of taking “and”, “or” is applied and individual judgments are made. When it is judged that there is a lot of noise, there are individual differences, but the initial value is when deep sleep is 10% or less, or 50% or more.
FIG. 6 is a flowchart showing a deep sleep determination operation example by the sleep state determination unit according to the first embodiment related to the above aspect. Here, it is assumed that the temperature difference of the thermal pixel which is a human body detection means detected by the body motion analysis unit 4 is used. Therefore, first, a human body is detected by the body motion analysis unit 4 (S21). Next, a large body motion is detected, and deep sleep (for example, sleep depth 3 or 4) is determined based on the detection (S22). Specifically, a temperature change difference of 1 ° C. or more is detected as a large body motion, and the number of thermal pixel blocks is calculated. And if the calculated thermal pixel block is a predetermined number (for example, 2) or less, it will determine with deep sleep. Subsequently, small body movement is detected, and deep sleep (for example, sleep depth 3 or 4) is determined based on the detection (S23). Specifically, a temperature change difference of less than a threshold value of 0.5 to 1 ° C. is detected as a small body motion, and the number of thermal pixel blocks is calculated. And if the calculated thermal pixel block is a predetermined number (for example, 5) or less, it will determine with deep sleep. Thereafter, “and” or “or” in the determinations of S22 and S23 is taken (S24), and it is determined whether or not deep sleep (S25). If deep sleep is determined, the result is output (S26). Otherwise, the process returns to the first step S21.
If the detected thermal pixel block is far from the assumed location and is small, it may be removed as noise. In order not to include noise, the human body may be detected only in a region where the human body is detected last (a region where a human is determined to be staying) or only in a region determined by learning.
In addition, the selection of “and” or “or” in S24 may be selected according to the sleep cycle or the ratio of deep sleep. Further, since the degree of skin exposure is high in summer, the accuracy of temperature detection increases, so “and” may be selected during cooling in summer and “or” may be selected during heating in winter.
Furthermore, in the case of a sensor with a fast response speed or a sensor whose detection threshold cannot be divided into two, the determination can be made based on the number of blocks related to body movement or the number of continuous detections (the number of detections within a certain time).
The threshold value should be changed according to the season. When body movements are acquired using an infrared sensor, there is a possibility that only a small change will occur in the futon in the winter, even with larger body movements. In that case, the threshold value is changed to a smaller value. However, since it is confused with noise, it is also effective to learn the place where the human body was detected and stayed last and to lower the threshold value. On the contrary, in summer, the futon area is small, so the threshold of body movement is increased.

実施の形態1の空調制御は基本的には温度を制御するものであるが、その他に、空気調和機10が備える機能に応じて、風向、風速、空清、除加湿、換気、目標設定温度、体感温度目標設定温度、マイナスイオン、サプリ、におい制御、酸素制御、気圧設定、表示・照明、音声・ブザーなどの設定も制御できる。なお、それらの設定に用いられる閾値は、検知した季節、時間、人、室温、着衣量、布団などに応じて補正するのが好ましい。   The air conditioning control of the first embodiment basically controls the temperature, but in addition, according to the function provided in the air conditioner 10, the wind direction, wind speed, air purification, dehumidification / humidification, ventilation, target set temperature, You can also control settings such as the perceived temperature target temperature, negative ions, supplements, odor control, oxygen control, atmospheric pressure setting, display / lighting, sound / buzzer, etc. In addition, it is preferable to correct | amend the threshold value used for those settings according to the detected season, time, a person, room temperature, the amount of clothes, a futon.

実施の形態2.
実施の形態1は、快適睡眠を可能にする空調制御に関するもので、寝室に適用する空気調和機を想定している。しかし、リビングルームなど寝室以外の部屋でも、人の頭部、胴部及び手足部を検出し、それらの動きの大きさ、回数、及び表面温度を判定する事で、個人、すなわちユーザーの認識が可能であり、従って、ユーザーに応じた快適な空調制御を行う事が可能である。
例えば、リビングルームは、一般にそこにいる人数が増え、動きも多種多様だが、一般家庭の場合には、おおよそ一定の場所(例えばソファの有る場所)に人が位置していることが多い。そこで、その場所にきた人物の各部位の体動の大きさ及び回数、表面温度、日時、そのときの空調設定を記憶する。そして、次回、その位置にきた人物の体動の回数、大きさ、表面温度、日時を比較して個人識別を行い、その識別した個人に対応して記憶しておいた空調制御を自動的に選択して適用する。さらに、実施の形態1で説明したその他の機能も、リビングルームにそのまま適用することができる。これにより、例えば、リビングルームで人が転寝(うたたね)する場合にも、冷えすぎ、暖めすぎを回避して快適性を確保でき、しかも省エネ運転ができる。
Embodiment 2. FIG.
The first embodiment relates to air conditioning control that enables comfortable sleep, and assumes an air conditioner that is applied to a bedroom. However, even in rooms other than the bedroom, such as the living room, it is possible to recognize the individual, that is, the user, by detecting the human head, torso and limbs and determining the size, number of times, and surface temperature of those movements. Therefore, it is possible to perform comfortable air conditioning control according to the user.
For example, in a living room, the number of people in the living room generally increases and the movements vary, but in the case of a general household, people are often located in a certain place (for example, a place with a sofa). Therefore, the size and number of body movements of each part of the person who came to the place, the surface temperature, the date and time, and the air conditioning setting at that time are stored. The next time, the number of body movements of the person who came to the position, the size, the surface temperature, the date and time are compared and personal identification is performed, and the stored air conditioning control corresponding to the identified individual is automatically performed. Select and apply. Furthermore, the other functions described in the first embodiment can be applied to the living room as they are. Thereby, for example, even when a person falls asleep in the living room, comfort can be ensured by avoiding over-cooling and over-warming, and energy-saving operation can be performed.

また、人の各部位の体動からリラックス度を判定し、快適制御を行うこともできる。例えば、手足部の体動が多くなる場合はリラックス度が低いと考えられる。その場合、温度検出装置1による検出サイクルを短くして空調制御を行うことで、リニアな空調制御が可能となり、不快に感じる時間を少なくできる。
また、座っているのか横になっているのかを判断するとともに、異常な継続的体動を検出し不快指数ポイントとして換算する。座っている場合の足の体動の換算では、その換算に際して横になっている場合の重み付けより軽くする。横になっている場合は、立っている場合よりは軽いが座っているよりも重み付けを重くする。不快指数ポイントの体動は睡眠時の体動よりも回数が多く、明らかに違う動きとなる。さらに、手足部の表面温度変化も捉え、胴部、顔部の温度と比較し、差が大きい場合には冷えすぎ、暖かすぎと判断して、空調制御に利用する。
Moreover, the degree of relaxation can be determined from the body movement of each part of the person, and comfortable control can be performed. For example, when the body movements of the limbs increase, the degree of relaxation is considered low. In that case, by performing the air-conditioning control by shortening the detection cycle by the temperature detection device 1, linear air-conditioning control can be performed, and the uncomfortable time can be reduced.
In addition, it is judged whether sitting or lying down, and abnormal continuous body movements are detected and converted as discomfort index points. In the conversion of the body movement of the foot when sitting, it is lighter than the weight when lying down in the conversion. When lying down, it is lighter than standing, but heavier than sitting. The body movement at the discomfort index point is more frequent than the body movement during sleep and is clearly different. Furthermore, the surface temperature change of the limbs is also captured and compared with the temperature of the torso and face, and if the difference is large, it is determined that the temperature is too cold and too warm and is used for air conditioning control.

上記実施の形態1、2による空調制御は、寝室、リビング、和室、ダイニングなどの用途に応じて、据付時に本体スイッチやプログラム、初期設定で切り替えてもよいし、用途選択のボタンを分けてもよい。また赤外線センサで取得した情報から睡眠状態を把握し、自動で判断してもよい。また前述したようにその他センサから得た情報を基に判断してもよい。空気調和機がリビングと寝室の両方についている場合、互いに通信機能を持たせてリビングでの覚醒時体温との違いから寝室での睡眠制御用温度を制御する事により、より快適な制御も可能である。寝室の方がリビングより温度が高い場合、寝室に入ると体温も上昇する。その場合は手足の温度も上昇しているので入眠時に手足を暖める必要はない。また、リビングで学習したリラックス度、個人設定から寝室では自動で最適な温度設定にでき、寝室で本を読む場合にも赤外線により広さなどの周囲環境を取得しておき、その周囲環境を加味しリビングと同じような制御ができる。   The air conditioning control according to the first and second embodiments may be switched by a main body switch, a program, or an initial setting at the time of installation according to the use such as bedroom, living room, Japanese-style room, dining, etc. Good. Moreover, you may grasp | ascertain a sleep state from the information acquired with the infrared sensor, and may judge it automatically. Further, as described above, the determination may be made based on information obtained from other sensors. When the air conditioner is installed in both the living room and the bedroom, more comfortable control is possible by controlling the sleep control temperature in the bedroom based on the difference between the body temperature when waking up in the living room by providing communication functions. is there. If the temperature in the bedroom is higher than in the living room, the body temperature rises when you enter the bedroom. In that case, the temperature of the limbs is also rising, so there is no need to warm the limbs during sleep. In addition, the degree of relaxation learned in the living room can be automatically set to the optimum temperature in the bedroom from the personal settings. When reading a book in the bedroom, the surrounding environment such as the area is acquired by infrared rays, and the surrounding environment is taken into account. It can be controlled in the same way as the living room.

ここで、空気調和機の学習機能についてさらに説明する。空気調和機は、前述したように、少なくとも周囲温度と体動との相関を記憶し、各部位の体動及び表面温度が最適になるように制御し、それを学習して記憶しておく。しかし、個人差があり、睡眠深度のサイクルが乱れたままの場合もある。その場合は、空調温度を0.5℃刻みで調整し、同じ時間帯及び同じ周囲温度で睡眠深度のサイクルがさらに悪化すれば、その調整した方とは逆方向に空調温度を0.5℃刻みで調整し、それを学習して記憶しておく。また、空調制御の温度調整を自動で行うことにより、最適な睡眠温熱環境を自動で探す事が可能になる。そのようにして学習した情報を、図5に示すようなネットワークを通じてサーバに送信し、サーバから最適な空調制御情報が送られてくる方式にすれば、空気調和機の記憶装置3の容量を大量に使用しなくても、最新の最適な制御設定を逐次ダウンロードできる。   Here, the learning function of the air conditioner will be further described. As described above, the air conditioner stores at least the correlation between the ambient temperature and the body movement, controls the body movement and the surface temperature of each part to be optimum, and learns and stores them. However, there are individual differences and the sleep depth cycle may remain disturbed. In that case, adjust the air conditioning temperature in 0.5 ° C increments, and if the sleep depth cycle worsens in the same time zone and the same ambient temperature, adjust the air conditioning temperature in 0.5 ° C increments in the opposite direction. Learn and remember it. In addition, by automatically adjusting the temperature of the air conditioning control, it is possible to automatically search for an optimal sleep thermal environment. If the learned information is transmitted to the server through the network as shown in FIG. 5 and the optimum air conditioning control information is sent from the server, the capacity of the storage device 3 of the air conditioner is increased. Even if you do not use it, you can download the latest optimal control settings sequentially.

空気調和機が有する情報(予め設定された情報、検出、判定及び解析によって得られた情報)は、ネットワークなどを通じてパソコンやサーバに送信する事を可能にしておけば、睡眠状態や快眠指数の随時チェックにより健康管理もできる。勿論、表示パネルを設けて表示したり、持ち運び可能なメモリーなどを経由してパソコンで閲覧する事も可能である。
ネットワークを経由して、指定のメールアドレスにメールを送る、又は電話をするなどして、室内にいる人の情報を送信可能にしておけば、老人、子供の遠隔地での安否確認や、侵入者がどのような状態でいるかなどを、ネットワーク経由で記録・閲覧、レコーダーに記録するなどのホームセキュリティにも使用でき、病院、ホテルの睡眠改善提案をビジネスとして展開する事も可能である。
さらに、ネットワークを経由して、日時の情報や地域の情報、最新の制御情報などを取得することもでき、より最適な快眠制御のための情報を得ることもできる。また、これらの機能を、ネットワーク接続されたサーバに自動的に持たせる事もできる。
前述したように、空調を使用しないでこの空気調和装置10を利用することも可能であり、その場合にはこの空気調和装置10が個人認識装置や睡眠状態の判定に利用できる。
If the air conditioner's information (pre-set information, information obtained by detection, judgment and analysis) can be sent to a personal computer or server via a network, etc. Health check can be done by checking. Of course, it is also possible to display with a display panel or to view on a personal computer via a portable memory.
If you can send information about people in the room by sending e-mail to the specified e-mail address or making a phone call via the network, you can check the safety of the elderly and children in remote areas and intrude It can also be used for home security, such as recording / browsing via a network and recording on a recorder, and it is also possible to develop sleep improvement proposals for hospitals and hotels as a business.
Furthermore, date and time information, regional information, latest control information, and the like can be acquired via the network, and information for more optimal sleep control can be obtained. Also, these functions can be automatically given to a server connected to the network.
As described above, it is also possible to use the air conditioner 10 without using air conditioning. In this case, the air conditioner 10 can be used for the personal recognition device and the sleep state determination.

あるエリアで人体検知された場合、その画像を用いて次回との比較を行う方法もあるが、熱源が移動しない場合には、不在判定を行い、人の在/不在を判断する必要があった。そこで、人検知手段は以下のような機能を備えてもよい。人体が検知された範囲から人体が移動した場合において、移動した時間において周囲温度の変化などにより大きな温度差が発生せず、不在判定できない場合には、人体検知された部分の人体検知された瞬間のデータ(熱画像)と現在の差分をとる事により、人体温度との差分が明確になり、人体検知の継続が可能である。これにより、正確に不在判定を行う事が可能である。
同様に、人体検知された場合に人体検出範囲(熱画素)の部分のみ人体検出される以前の熱画素を背景画像として上書きする。また、人体検出範囲以外の背景温度熱画素はそのまま上書きする。これにより、次の周期(フレーム)に時間が進んだ場合に、人が動かない場合にも背景画像と熱源画像との差分がでるので、在・不在の判断を間違えにくくなる。これにより不在判定を行わずとも、人がどのくらいの時間そのエリアにいるかが簡単に判断可能となる。
また、人体検知された瞬間のデータ(熱画像)との現在までのデータの温度変化を解析し、温度が人体検知された領域の周囲と同様に温度変化している場合は不在と判定してもよい。
When a human body is detected in a certain area, there is a method of comparing with the next time using the image, but if the heat source does not move, it is necessary to determine absence and to determine the presence / absence of a person . Therefore, the human detection means may have the following functions. When the human body moves from the range where the human body is detected, if there is no significant temperature difference due to changes in ambient temperature, etc. during the time of movement, and the absence cannot be determined, the moment when the human body is detected By taking the current data and the current difference, the difference from the human body temperature becomes clear, and human body detection can be continued. This makes it possible to accurately determine absence.
Similarly, when a human body is detected, a thermal pixel before a human body is detected only in the human body detection range (thermal pixel) is overwritten as a background image. Also, the background temperature thermal pixels outside the human body detection range are overwritten as they are. As a result, when the time advances to the next cycle (frame), the difference between the background image and the heat source image is generated even when the person does not move, so that the presence / absence determination is less likely to be mistaken. Thus, it is possible to easily determine how long a person is in the area without performing absence determination.
Also, analyze the temperature change of the data up to the present with the data (thermal image) at the moment when the human body was detected, and if the temperature is changing as well as around the area where the human body was detected, determine that it is absent Also good.

人体検知したエリア以外の背景温度を更新する場合に新たに人体移動した場合に前回熱画素による平均周囲温度から閾値を決定し、検出結果の精度を上げる。人体検知エリアでも周囲温度及び人体検知位置での最後の背景温度を加味した平均周囲温度を算出し、閾値を最適に設定するので、検出誤差を少なくできる。
また、人が同じ位置に滞留し、周囲の背景温度が変動した場合において、人体検知された場合に、人体検出範囲(熱画素)の部分には人体検出される以前の周期の熱画素を背景画像として上書きしているため、人が移動する以前に周囲温度が変化し、人体検知以前の背景画像と現在の背景温度が同一の場合など不在判定を誤る可能性がある。これに対しては、人が滞留中に周囲温度の平均値が上がった場合、人が滞留している部分の熱画素を周囲環境温度に合わせて補正を行うとよい。例えば、人が移動してくる前の背景温度が10℃であり、32℃の人が移動してきた場合、その後周囲温度が20℃に上昇し、人が移動した場合には20℃と10℃で差分が10℃で検出されてしまう。そこで、人体検知エリアまたは人体周囲の熱画素を基に、人体滞留背景温度熱画素部分に温度補正を加算する。これにより人が移動しても滞留していると誤検知されず正確に在・不在が判断できる。
When the background temperature other than the area where the human body is detected is updated, when the human body is newly moved, the threshold is determined from the average ambient temperature of the previous thermal pixel, and the accuracy of the detection result is increased. Even in the human body detection area, the average ambient temperature taking into account the ambient temperature and the last background temperature at the human body detection position is calculated and the threshold value is optimally set, so that the detection error can be reduced.
In addition, when a human body stays at the same position and the surrounding background temperature fluctuates, when a human body is detected, the thermal pixel of the previous cycle in which the human body was detected is displayed in the human body detection range (thermal pixel). Since the image is overwritten, the ambient temperature changes before the person moves, and there is a possibility that the absence determination is erroneous, for example, when the background image before human body detection is the same as the current background temperature. On the other hand, when the average value of the ambient temperature rises while the person is staying, it is preferable to correct the thermal pixel of the portion where the person is staying according to the ambient environment temperature. For example, if the background temperature before a person moves is 10 ° C. and a person at 32 ° C. moves, then the ambient temperature rises to 20 ° C. If the person moves, 20 ° C. and 10 ° C. The difference is detected at 10 ° C. Therefore, based on the thermal pixels around the human body detection area or the human body, temperature correction is added to the human body staying background temperature thermal pixel portion. As a result, even if a person moves, it can be accurately determined whether the person is staying without being detected erroneously.

人体検知されたエリアにおいて、人体判定の閾値を変化させ、微小体動を取得する方法もある。また、頭部、胴部、手足部を判別するために閾値を多段階に設定も可能である。逆に滞留判定は背景温度で行うので閾値を大きい体動のみを検出可能な値とすることも可能である。
背景では温度変化によりノイズが出るので、周囲温度が人体温度付近になった場合に小さすぎる閾値では誤検知が多発する。また、手のみの動作など小さい動きを取得したい場合は、閾値が大きいと検知できない。しかし、人体検知されたエリアのみ閾値を背景の変化とは別に変化させることにより、他の部分でノイズが発生しないように手のみ動かした場合などの微小な動きを検知できる。
以上のようにすることで、微小体動をより正確に取得できるので、睡眠中やリビングでの活動量が正確に算出できる。
上記不在判定時に、滞留している部分の周囲温度が変化しても人体検知された部分の閾値を微小体動が取得できるよう下げることで、周囲温度による背景熱画像の補正をしなくとも微小な温度変化を検知できるので在/不在判定で同様の効果を得られる。また、背景温度補正と人体検知エリアの閾値変更の両者を同時に行うことによって温度補正に応じた閾値を決定する。背景温度が人体温度付近に近づいた場合や離れた場合には、周囲温度の影響で人体検知される前の背景温度に人体表面温度が近づく可能性があり不在判定を誤る可能性があるが、微小な体動も取得できるよう閾値を設定することにより、正確な人体検知を行う事が可能となる。
There is also a method of acquiring minute body movement by changing a threshold value of human body determination in an area where a human body is detected. In addition, the threshold value can be set in multiple stages in order to distinguish the head, torso, and limbs. Conversely, since the stay determination is performed at the background temperature, the threshold can be set to a value that allows detection of only large body movements.
In the background, noise is generated due to a temperature change. Therefore, when the ambient temperature is close to the human body temperature, erroneous detection frequently occurs at a threshold that is too small. Further, when it is desired to acquire a small movement such as a movement of only the hand, it cannot be detected if the threshold value is large. However, by changing the threshold value only in the area where the human body is detected separately from the change in the background, it is possible to detect minute movements such as when only the hand is moved so as not to generate noise in other parts.
By doing so, minute body movements can be acquired more accurately, so that the amount of activity during sleep or living can be calculated accurately.
Even when the ambient temperature of the staying part changes, the threshold of the part detected by the human body is lowered so that the minute body movement can be acquired even when the ambient temperature of the staying part changes. Therefore, the same effect can be obtained by the presence / absence determination. In addition, the threshold corresponding to the temperature correction is determined by simultaneously performing both the background temperature correction and the threshold change of the human body detection area. If the background temperature approaches or is close to the human body temperature, the human body surface temperature may approach the background temperature before the human body is detected due to the influence of the ambient temperature. By setting a threshold value so that even minute body movements can be acquired, accurate human body detection can be performed.

睡眠時には周囲温度の変化や時計機能により判別可能であるので、人体検知エリア以外の閾値を変化させることも同様に可能であり、同様の効果を得られる。
また、人体検知されたエリア以外にも一定時間内に人体検知されたエリア、学習で活動量の多いエリアも同様に閾値を変更して処理することも、もちろん可能である。
Since it is possible to discriminate by a change in ambient temperature or a clock function during sleep, it is possible to change a threshold other than the human body detection area in the same manner, and the same effect can be obtained.
In addition to areas where human bodies are detected, areas where human bodies are detected within a certain period of time, and areas where there is a large amount of activity during learning can be processed by changing the threshold value in the same manner.

この技術は人体だけでなく他にも応用できる。車のエンジン部付近及びタイヤ付近は高熱になるがその他の部分はそれ程高温ではない。一度検知された部分に多段階の閾値を用い、これにより車全体の輪郭を正確に検出する事も可能である。そして、検出されたエンジン部分の温度変化に応じて閾値を変更すれば微小なエンジンの温度変化、その他のノイズを分けて検出することが可能である。   This technology can be applied not only to the human body but also to others. The engine area and the tire area of the car become hot, but the other parts are not so hot. It is also possible to accurately detect the contour of the entire vehicle by using a multi-stage threshold for the detected part. If the threshold value is changed according to the detected temperature change of the engine portion, minute engine temperature changes and other noises can be detected separately.

1 温度検出装置(赤外線センサ)、2 画像表示部、3 記憶装置、4 体動解析部、5 睡眠状態判定部、6 空調制御部、7 空調動作部(空調機本体)、8 熱画素画像、10 空気調和機(室内機)、11 室温検出センサ、12 風向調整具。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Temperature detection apparatus (infrared sensor), 2 Image display part, 3 Storage device, 4 Body movement analysis part, 5 Sleep state determination part, 6 Air-conditioning control part, 7 Air-conditioning operation part (air-conditioner main body), 8 Thermal pixel image, DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Air conditioner (indoor unit), 11 Room temperature detection sensor, 12 Wind direction adjustment tool.

Claims (17)

非接触で人を検知する人検知手段と、
検知した人の頭部、胴部及び手足部を特定し、特定した少なくとも一つの部位の動きである体動及び表面温度を解析する体動解析部と、
前記体動解析部の解析結果を基に人の状態識別を行い、その状態に応じた空調制御を行うことを特徴とする空気調和機。
A human detection means for detecting a person without contact;
A body motion analysis unit that identifies the detected human head, torso, and limbs, and analyzes body motion and surface temperature, which are movements of at least one identified site;
An air conditioner characterized in that the state of a person is identified based on the analysis result of the body motion analysis unit and air conditioning control is performed according to the state.
前記人検知手段として、赤外線センサと、前記赤外線センサにより検出された温度分布を熱画素画像として表す画像表示部とを備え、
前記体動解析部は、前記赤外線センサにより異なる時間に検出された温度分布を表す熱画素画像の特定の温度帯の形状及び該温度帯の位置の変化を基に、前記解析を行うことを特徴とする請求項1記載の空気調和機。
As the human detection means, an infrared sensor, and an image display unit representing a temperature distribution detected by the infrared sensor as a thermal pixel image,
The body motion analysis unit performs the analysis based on a shape of a specific temperature zone of a thermal pixel image representing a temperature distribution detected at different times by the infrared sensor and a change in position of the temperature zone. The air conditioner according to claim 1.
前記体動解析部の解析には、前記体動の大きさと回数の検出を含み、
前記体動解析部で解析された前記体動の大きさと回数、及び前記表面温度を基に人の睡眠状態を予測判定する睡眠状態判定部と、
前記睡眠状態判定部の判定を基に空調制御を行う空調制御部と、
を備えたことを特徴とする請求項1または2記載の空気調和機。
The analysis of the body motion analysis unit includes detection of the size and number of times of the body motion,
A sleep state determination unit that predicts and predicts a person's sleep state based on the size and number of the body movements analyzed by the body movement analysis unit, and the surface temperature;
An air conditioning control unit that performs air conditioning control based on the determination of the sleep state determination unit;
The air conditioner according to claim 1 or 2, further comprising:
前記睡眠状態判定部により人の入眠が判定された場合、前記空調制御部は、睡眠深度が深くなるにつれて徐々に空調温度を下げ、その後、睡眠深度の変化に応じて温度に揺らぎを持たせながら徐々に起床時に設定された温度若しくは外気温度に近づけるように制御することを特徴とする請求項3記載の空気調和機。   When the sleep state determination unit determines that a person is asleep, the air-conditioning control unit gradually decreases the air-conditioning temperature as the sleep depth increases, and then causes the temperature to fluctuate according to changes in the sleep depth. The air conditioner according to claim 3, wherein the air conditioner is controlled so as to gradually approach a temperature set at the time of rising or an outside air temperature. 同じ時間帯の中で同じ位置に人が検出される場合は、その場合の空調制御情報をパターン化して記憶しておき、前記パターン化した情報に基づいて空調制御を行うことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の空気調和機。   When a person is detected at the same position in the same time zone, the air conditioning control information in that case is patterned and stored, and the air conditioning control is performed based on the patterned information. Item 5. The air conditioner according to any one of Items 1 to 4. 前記体動解析部は、前記部位の状態を基に、人の体位及び寝返りの有無を判断することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の空気調和機。   The air conditioner according to any one of claims 1 to 5, wherein the body motion analysis unit determines a person's body posture and whether or not he / she has turned over based on a state of the part. 前記体動解析部は、季節及び着衣量を推定し、その推定情報を空調制御に利用することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の空気調和機。   The air conditioner according to any one of claims 1 to 6, wherein the body motion analysis unit estimates a season and an amount of clothes, and uses the estimated information for air conditioning control. 前記睡眠状態判定部からの判定出力、周囲温度、空調制御の情報の相関を取りながら最適な制御情報を学習して記憶する学習機能を有することを特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の空気調和機。   8. A learning function for learning and storing optimal control information while correlating information of a determination output from the sleep state determination unit, ambient temperature, and air conditioning control. The air conditioner described in the paragraph. 前記学習機能により記憶された学習データは環境の変化によりまたは定期的にリフレッシュを行うものとし、前記リフレッシュは過去のデータを保持した状態で新規にデータを取得する、または初期状態に戻す事により行うことを特徴とする請求項8記載の空気調和機。   The learning data stored by the learning function is refreshed according to a change in the environment or periodically, and the refreshing is performed by newly acquiring data while retaining past data or by returning to the initial state. The air conditioner according to claim 8, wherein: 前記人検知手段を、温度検出以外の方法で行うセンサから構成したことを特徴とする請求項1〜9のいずれか一項に記載の空気調和機。   The air conditioner according to any one of claims 1 to 9, wherein the human detection means is configured by a sensor that is performed by a method other than temperature detection. 前記赤外線センサを補助する第2センサを備え、前記赤外線センサと前記第2センサを基に、人の体動を解析することを特徴とする請求項2〜9のいずれか一項に記載の空気調和機。   The air according to any one of claims 2 to 9, further comprising a second sensor that assists the infrared sensor, and analyzing a human body movement based on the infrared sensor and the second sensor. Harmony machine. 使用される部屋に応じた複数の空調制御モードを記憶しておき、その記憶されている空調制御モードの1つを選択するモード選択装置を備えたこと特徴とする請求項1〜11のいずれか一項に記載の空気調和機。   A plurality of air conditioning control modes corresponding to a room to be used are stored, and a mode selection device for selecting one of the stored air conditioning control modes is provided. The air conditioner according to one item. ネットワークに接続され、前記ネットワークを介して情報の共有、解析及び更新が可能とされていること特徴とする請求項1〜12のいずれか一項に記載の空気調和機。   The air conditioner according to any one of claims 1 to 12, wherein the air conditioner is connected to a network, and information can be shared, analyzed, and updated via the network. 前記人検知手段は非接触で人を検知し、検知した人の領域、またはそれ以外の領域において、人体の睡眠深度判定に用いる閾値を変更可能であることを特徴とする請求項1〜13のいずれか一項に空気調和機。   The human detection means detects a person in a non-contact manner, and can change a threshold value used for determining the sleep depth of the human body in the detected human region or other regions. Any one item is an air conditioner. 人体を検知する非接触センサを備え、
前記非接触センサで検知した人体の体動を、大きい体動と小さい体動を含む複数の体動に分け、それぞれの体動に睡眠深度に関連する個別の閾値を付与し、
前記測定された複数の体動に関する閾値のアンド、またはオアから睡眠状態を予測判定する睡眠状態判定部と、
前記睡眠状態判定部の判定を基に空調制御を行う空調制御部と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の空気調和機。
It has a non-contact sensor that detects the human body,
The human body motion detected by the non-contact sensor is divided into a plurality of body motions including a large body motion and a small body motion, and an individual threshold value related to sleep depth is given to each body motion,
A sleep state determination unit that predicts a sleep state from AND of a threshold value related to the plurality of measured body movements, or or;
The air conditioner according to claim 1, further comprising an air conditioning control unit that performs air conditioning control based on the determination of the sleep state determination unit.
人体を検知する非接触センサを備え、
前記非接触センサにより検知した検知結果または前記非接触センサの設定により、前記非接触センサの検知範囲、検知速度、検知精度のいずれかまたは複数を変更するようにしたことを特徴とする請求項1記載の空気調和機。
It has a non-contact sensor that detects the human body,
The detection result of the non-contact sensor or the setting of the non-contact sensor changes one or more of the detection range, detection speed, and detection accuracy of the non-contact sensor. The air conditioner described.
人体を検知する非接触センサを備え、
前記非接触センサにより検知した検知データを予め定めた値と比較する機能と、
前記比較結果又は予め定めた基準値を基に前記検知データを補正する機能と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の空気調和機。
It has a non-contact sensor that detects the human body,
A function of comparing detection data detected by the non-contact sensor with a predetermined value;
The air conditioner according to claim 1, further comprising a function of correcting the detection data based on the comparison result or a predetermined reference value.
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