CN110081566B - 空调机及其控制方法、热图像传感器系统、冷热感推断方法以及记录介质 - Google Patents

Abstract

提供空调机及其控制方法、热图像传感器系统、冷热感推断方法以及记录介质。该空调机具备：热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；运算部，(i)在热图像获取部所获取的热图像内，对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定，(ii)基于相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的温度即人体温度，(iii)基于人体温度与通过在人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断空间内的人的冷热感；以及控制部，基于运算部所推断的空间内的人的冷热感，对空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制；运算部基于人体温度与周围温度的差分值、与规定的阈值之差来推断人的冷热感。

Description

空调机及其控制方法、热图像传感器系统、冷热感推断方法以 及记录介质

本申请是2015年2月17日提交的申请号为201580000700.3、发明名称为“空调机以及热图像传感器系统”的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本发明主要涉及空调机以及使用于空调机的热图像传感器系统，该空调机安装有能够测量二维的温度分布的红外线热像仪(热图像获取部)。

背景技术

近年来，开发有使用了红外线的各种应用程序。波长为0.7～2.5微米的近红外区域的红外线被使用于夜视摄像机、电视遥控器等。另外，波长为2.5～4.0微米的中红外区域的红外线往往被使用于物质的鉴定。物质的鉴定是通过对向测量对象照射红外线而得的测量对象的透射光谱进行分光测量、从而靠该测量对象固有的吸收光谱的判断来进行的。而且，波长为 4.0～10微米的远红外区域的红外线被用来测量物质的表面温度。由于存在常温附近的黑体辐射光谱的峰值，因此通过检测出从物质辐射的红外线，能够以非接触的方式测量物质的表面温度。其一般作为红外线热像仪、有效地利用于二维地获得物质的表面温度。迄今为止，红外线热像仪主要用于研究开发中的热量分布分析、工厂等的设备维护、生产线上的品质管理等工业用途。在这些用途中，大多使用具有相对较多像素数的红外线热像仪。

另一方面，最近，像专利文献1那样，出现了将红外线热像仪安装于空调机的动向。在该专利文献1中，根据室内的温度分布推断人的位置、活动量，并将该推断的结果反馈到空调机的动作。这样，能够实现更舒适并且高效的空调机。

而且，在专利文献2中，测量脸部等的皮肤温度而推断散热量与睡眠深度，进行与该推断的结果相应的空调机的控制。这样，能够提供舒适的入眠。

而且，在专利文献3中，检测出人体的表面温度，并进行与检测出的结果相应的空调机的控制。这样，能够进一步提高浴室、更衣室内的舒适感，使热冲击缓和。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2001－304655号公报

专利文献2：日本特开平7－225042号公报

专利文献3：日本特开2002－22240号公报

发明内容

发明所要解决的课题

像专利文献2那样，在空调机中使用红外线热像仪作为检测脸部等人体的极其局部的温度的机构的情况下，由于测量对象区域较窄，因此需要使用高像素数的红外线热像仪。因此，存在空调机的成本升高这一课题。而且，在专利文献3中，对于怎样测量人体的表面温度、怎样能够实现舒适的环境也未进行公开或给出启示。

本申请主要用于解决上述课题，在于提供一种即使使用像素数较少且廉价的红外线热像仪也能够推断人感到热还是感到冷的冷热感、从而实现舒适的环境温度的空调机及其控制方法、热图像传感器系统、冷热感推断方法以及记录介质。

解决课题的手段

为了实现上述目的，提供一种空调机，用于进行空间的空调控制，其特征在于，具备：热图像获取部，获取表示上述空间的温度分布的热图像；运算部，(i)在上述热图像获取部所获取的上述热图像内，对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定，(ii)基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的温度即人体温度，(iii) 基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；以及控制部，基于上述运算部所推断的上述空间内的人的冷热感，对上述空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制；上述运算部基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来推断上述人的冷热感。

发明的效果

根据本发明，能够廉价地提供一种可推断人的冷热感而实现舒适的环境温度的空调机及其控制方法、热图像传感器系统、冷热感推断方法以及记录介质。

附图说明

图1A是概略地表示本发明的第1实施方式的空调机100的外观的图。

图1B是在空调机100中使用的热图像的一个例子。

图2是第1实施方式的空调机100的构成例。

图3是说明设定点Tc的图。

图4A是关于变形例1的空调机100的构成例。

图4B是关于变形例1的空调机100的构成例。

图4C是关于变形例1的空调机100的构成例。

图5是说明昼夜节律的一个例子的图。

图6是关于变形例2的空调机100的构成例。

图7是在变形例2中使用的热图像的一个例子。

图8A是关于变形例3的空调机100的构成例。

图8B是关于变形例3的空调机100的构成例。

图8C是关于变形例3的空调机100的构成例。

图9是关于变形例4的空调机100的构成例。

图10是在变形例4中使用的热图像的一个例子。

图11是在变形例4中使用的热图像的一个例子。

图12是关于变形例4的空调机100的构成例。

图13是在变形例4中使用的热图像的一个例子。

图14是关于变形例4的空调机100的构成例。

图15A是关于变形例5的空调机100的构成例。

图15B是关于变形例6的空调机100的构成例。

图16是关于变形例7的空调机100的构成例。

图17是在变形例7中使用的热图像以及温度分布的一个例子。

图18是在变形例9中使用的热图像等的一个例子。

图19是在变形例10中使用的热图像等的一个例子。

图20A是关于变形例10的空调机100的构成例。

图20B是关于变形例10的空调机100的构成例。

图21是在变形例11中使用的热图像的一个例子。

图22是关于变形例11的空调机100的构成例。

图23是关于变形例12的空调机100的构成例。

图24是在变形例12中使用的温度分布的一个例子。

图25是在变形例13中使用的热图像等的一个例子。

图26是关于变形例13的空调机100的构成例。

图27是在变形例14中使用的热图像等的一个例子。

图28是关于变形例14的空调机100的构成例。

图29是概略地表示本发明的第2实施方式的空调机200的外观的图。

图30是第2实施方式的空调机200的构成例。

图31是在空调机200中使用的遥控器的画面例。

图32是第2实施方式的空调机200的构成例。

图33是在空调机200中使用的遥控器的画面例。

图34是第2实施方式的空调机200的构成例。

图35是在空调机200中使用的遥控器的画面例。

图36是本发明的应用方式的热图像传感器系统300的构成例。

具体实施方式

＜发明的各方式的概要＞

本发明的一方式中的空调机是用于进行空间的空调控制的空调机，具备：热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；运算部，(i)确定热图像获取部所获取的热图像内的相当于人的区域，(ii)基于相当于人的区域的温度分布确定空间内的人的温度即人体温度，(iii)基于人体温度和根据除了相当于人的区域以外的区域的温度获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感；以及控制部，基于运算部所推断的空间内的人的冷热感，控制空调机的风量、风温、风向中的至少一者。热图像获取部以及运算部也可以构成与空调机分离的热图像传感器系统。

而且，也可以是，运算部基于差分值与规定的阈值之差，来推断人的冷热感，差分值是人体温度与周围温度的差分值。

而且，也可以是，在人体温度减去周围温度而得的差分值大于规定的阈值的情况下，控制部以升高周围温度的方式进行控制，在人体温度减去周围温度而得的差分值小于规定的阈值的情况下，控制部以降低周围温度的方式进行控制。

而且，也可以是，运算部基于人的活动量来校正规定的阈值。

而且，也可以是，运算部基于空调机正在进行制冷运转还是制热运转来校正规定的阈值。

而且，也可以是，基于周围温度来校正规定的阈值。

而且，也可以是，运算部基于热图像内的相当于人的区域的全部像素的温度平均值来确定人体温度。

而且，也可以是，运算部将相当于人的区域划分成多个人体部位，并对该多个人体部位的每一个进行加权，基于加权后的相当于人的区域的全部像素的温度平均值来确定人体温度。

而且，也可以是，运算部对于多个人体部位中的皮肤露出的人体部位相比其他人体部位减小加权。

而且，也可以是，运算部将相当于人的区域划分成多个温度范围，并对该多个温度范围的每一个进行加权，基于加权后的相当于人的区域的全部像素的温度平均值来确定人体温度。

而且，也可以是，运算部减小多个温度范围内的、温度更低的一侧的加权，并增大温度更高的一侧的加权。

而且，也可以是，运算部基于热图像内的相当于人的区域的全部像素的温度平均值以及全部像素中的温度最大值来确定人体温度。

而且，也可以是，运算部基于除了相当于人的区域以外的区域中的像素的温度的众数值来确定周围温度。

而且，也可以是，运算部确定热图像内的空间所包含的地板区域或者 /以及天花板区域，并基于地板区域的温度或者/以及天花板区域的温度来确定周围温度。

而且，也可以是，运算部将由空间内的人戴在身上、或者安装于戴在身上物件的温度传感器测量的值用作周围温度。

而且，也可以是，运算部将通过设置于空调机并获取空调机的周围的温度的温度传感器测量的值、或者通过在能够远程操作空调机的遥控器上安装的温度传感器测量的值用作周围温度。

而且，也可以是，运算部将热图像中的表示规定的范围的温度的区域作为相当于人的区域而确定。

而且，也可以是，运算部将热图像中的表示规定的范围的温度的区域、并且是规定的数量以上连续的区域作为相当于人的区域而确定。

另外，作为其他一方式，是一种用于进行空间的空调控制的空调机，具备：热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；运算部，确定热图像获取部所获取的热图像内的相当于人的区域，并推断该确定的区域中的空间内的人的冷热感；以及通知部，将运算部所推断的空间内的人的冷热感通知给空间内的人。

而且，也可以是，通知部通过使表示空间内的人的冷热感的图像、字符、或者符号显示在设于空调机主体的显示部或者设于空调机的遥控器的显示部上，从而通知给空间内的人。

而且，也可以是，通知部通过使显示部的显示色变更而向空间内的人通知空间内的人的冷热感。

而且，也可以是，运算部生成校正图像，该校正图像是运算部在热图像内的相当于人的区域的坐标的周边使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的，通知部通过使显示部显示校正图像而向空间内的人通知空间内的人的冷热感。

而且，也可以是，通知部经由网络向空调机以外的终端通知将表示空间内的人的冷热感的图像、字符、或者符号显示于该终端的显示部的指令。

而且，也可以是，通知部经由网络向空调机以外的终端发送(i)热图像、(ii)有关运算部所确定的相当于人的区域的坐标的信息、(iii)有关推断的冷热感的信息、以及(iv)将在运算部所生成的热图像内的相当于人的区域的坐标的周边使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的校正图像显示于终端的显示部的指令。

而且，也可以是，运算部生成下述校正图像，该校正图像是运算部在热图像内的相当于人的区域的坐标的周边使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的，通知部经由网络向空调机以外的终端通知将校正图像显示于该终端的显示部的指令。

而且，也可以是，运算部基于相当于人的区域的温度分布来确定空间内的人的温度即人体温度，并基于人体温度和根据除相当于人的区域以外的区域的温度获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感。

而且，也可以是，空调机还具备接受所推断的冷热感的修正的修正接受部，运算部基于修正接受部所接受的信息来校正推断的冷热感。

而且，也可以是，空调机还具备接受所推断的冷热感的修正的修正接受部，运算部基于差分值与规定的阈值之差，来推断人的冷热感，该差分值是人体温度与周围温度的差分值，并以修正接受部所接受的信息为基础变更规定的阈值。

另外，作为其他一方式，为一种用于进行空间的空调控制的空调机，具备：热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；温度传感器，获取空调机的周围的温度；运算部，在温度传感器所获取的周围温度为规定的温度域的情况下，确定热图像获取部所获取的热图像内的相当于人的区域，并推断该确定的区域中的空间内的人的冷热感；以及控制部，在温度传感器所获取的周围温度为规定的温度域的情况下，基于上述运算部所推断的空间内的人的冷热感，控制空调机的风量、风温、风向中的至少一者。

而且，也可以是，在周围温度不是规定的温度域的情况下，运算部不进行运算，在周围温度不是规定的温度域的情况下，控制部对应于周围温度来判断有关空调机的风量、风温、风向中的至少一者的控制内容并进行控制。

另外，作为其他一方式，为一种热图像传感器系统，具备：热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；以及运算部，(i)确定热图像获取部所获取的热图像内的相当于人的区域，(ii)基于相当于人的区域的温度分布确定空间内的人的温度即人体温度，(iii)基于人体温度和根据除了相当于人的区域以外的区域的温度获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感。

另外，作为其他一方式，为一种冷热感推断方法，通过计算机、根据由获取热图像的热图像传感器获取的热图像推断人的冷热感，在该冷热感推断方法中，计算机确定热图像内的相当于人的区域，基于相当于人的区域的温度分布确定空间内的人的温度即人体温度，并基于人体温度和根据除相当于人的区域以外的区域的温度获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感。

另外，作为其他一方式，为一种冷热感推断程序，根据由获取热图像的热图像传感器获取的热图像推断人的冷热感，该冷热感推断程序包含： (i)确定热图像获取部所获取的热图像内的相当于人的区域，(ii)基于相当于人的区域的温度分布确定空间内的人的温度即人体温度，(iii)基于人体温度和根据除了相当于人的区域以外的区域的温度获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感这样的运算处理。

以下，一边参照附图1边说明本发明的实施方式。另外，有时对相同的要素标注相同的附图标记并省略说明。另外，为了易于理解附图，分别将各个构成要素作为主体示意性地进行表示。

此外，以下说明的实施方式均表示本发明的一个具体例。在以下的实施方式中示出的数值、形状、构成要素、步骤、步骤的顺序等是一个例子，并非限定本发明的主旨。此外，对于以下实施方式的构成要素中的、未被表示最上位概念的独立权利要求记载的构成要素，作为任意的构成要素进行说明。另外，在所有实施方式中，也能够组合各个内容。此外，记载于各实施方式的各个变形例中的构成也是相同的，可以分别组合记载于各变形例的构成。

＜发明的各方式的详细的说明＞

[第1实施方式]

使用附图对本发明的第1实施方式的空调机100进行说明。

在图2中，本第1实施方式的空调机100具备热图像获取部110、温度传感器120、运算部130、控制部160、百叶窗171、压缩机172、以及风扇 173。运算部130包含位置确定部131、人体温度计算部132、温度差分值计算部133、冷热感推断部134、以及设定点设定部135。该空调机100的各构成也可以配置在设置于室内的室内机、以及设置于室外的室外机中的任意一者。另外，空调机100也可以具备除这些构成以外的构成。

热图像获取部110是安装于空调机100的前面的所谓的红外线热像仪。热图像获取部110具有左右方向的视场角Φ，能够获取存在于空调机100 的前方空间的物体的二维的热图像。另外，热图像获取部110在上下方向上也具有视场角，能够获知空调机100的前方空间内的人102的存在。热图像获取部110是例如具有呈二维矩阵状排列的像素组、并能够一次性获取二维的热图像的构造。除了该构造以外，热图像获取部110也可以是例如具有呈一维状排列的像素组(行传感器)、并一维地扫描像素组而获取二维的热图像的构造，或者也可以是具有一个以上的像素、并二维地扫描一个以上的像素而获取二维的热图像的构造。此处，热图像获取部110的构成不被限定。

在本第1实施方式中，当如图1A那样在空气调和机100的前方的视场角Φ的空间内存在人102时，热图像获取部110能够获取图1B那样的包含人102的温度分布的热图像103a。以下，对热图像103a进行说明。

在热图像103a中，越是空间内的物体的温度高的部分(像素)，越显示为浓度较高。在图1B中，越是温度高的像素，越用接近黑色的颜色进行显示。此外，关于热图像的显示不限于此。

当前，图1A所示的人102穿着有上衣102a与裤子102b。上衣102a、裤子102b的表面温度接近周围温度。因此，例如周围温度为25℃左右的常温的情况下，关于由热图像获取部110检测出的人102的表面温度，上衣 102a、裤子102b的部分比皮肤露出的其他部位(脸部、头、双手、双脚) 低。由此，相比于皮肤露出的部分的表面温度，用相对较低的浓度(与周围的像素的颜色接近的颜色)显示上衣102a、裤子102b的表面温度。另外，在上述温度环境中，由于周围温度比衣着表面的温度低，因此在视场角Φ的内部不存在周围温度以下的物体的情况下，热图像103a的除人以外的区域的浓度变得最低。例如，当室温为25℃左右时，在脸部的皮肤温度为平均33℃左右、上衣102a的温度为27℃左右、双手(露出部)的温度为30℃左右、裤子102b的温度为28℃左右、双脚(露出部)的温度为29℃左右的情况下，成为热图像103a所示的那种温度分布。但是，由于上衣102a、裤子102b等的衣着表面的温度依赖于衣着的材料、厚度等，因此有时达到其他温度。另外，皮肤的表面温度也因个人差异、活动量等而不一致。另外，在不存在人102时、并且是存在于视场角Φ内的物体的温度均匀的情况下，如图1B的热图像103b所示那样成为均匀的分布。

接下来，对空调机100的各构成与功能进行说明。

由热图像获取部110获取的温度分布被作为热图像发送到运算部130。温度传感器120是热敏电阻、热电偶这种能够测量空间中的一个点或部件表面的一个点的温度的传感器。温度传感器120例如配置于空调机100的空气吸入口等，对周围温度进行测量。此外，温度传感器120的位置配置于空气吸入口等以外的场所也无妨，这里，并不限定该位置。由温度传感器120检测出的周围温度被发送到运算部130。

在运算部130中，位置确定部131分析从热图像获取部110发送的热图像，对处于空间内的人102的位置进行确定。之后叙述人的位置的确定方法。人体温度计算部132分析从热图像获取部110发送的热图像，对推断为相当于人102的区域进行判断。然后，人体温度计算部132切割判断了的区域，将切割的区域的温度的平均值作为人体温度而确定(求出)。之后叙述人的区域的确定方法、温度的平均值的计算方法。温度差分值计算部133获取由人体温度计算部132计算出的人体温度(A值)和由温度传感器120检测出的周围温度(B值)，求出两者的温度差分值(C值)(即， C＝A－B)。

冷热感推断部134获取由温度差分值计算部133计算出的温度差分值 (C值)。另外，冷热感推断部134获取由设定点设定部135设定的设定点 Tc。然后，冷热感推断部134通过比较温度差分值(C值)与设定点Tc，判断人102感到热还是感到冷(之后称之为冷热感)。

这里，由设定点设定部135设定的设定点Tc指的是人感到不热不冷的正好时的温度差分值(C值)[＝人体温度(A值)－周围温度(B值)]。即，如图3所示，如果差分值比设定点Tc小，换句话说若周围温度相对于人体温度上升，则与该上升的量相应地，人感到温暖、热。另一方面，如果差分值比设定点Tc大，换句话说周围温度相对于人体温度下降，则与该下降的量相应地，人感到凉爽、冷。该设定点Tc的值例如可以通过实验而求出，也可以通过模拟而计算出。

这样，在运算部130中，能够推断存在于视场角Φ内的人102的位置与冷热感。推断出的人102的位置与冷热感被输入到控制部160。控制部 160根据在运算部130的冷热感推断部134中判断的冷热感来控制百叶窗 171、压缩机172以及风扇173。例如，在判断为人102感到热的情况下，控制部160进行使百叶窗171朝向人102所在的方向、并使压缩机172与风扇173动作而产生冷风的控制。这样，由于人102的周围温度下降，因此人102不再感到热，而是能够身处舒适。

这样，通过求出相当于人102的区域的平均温度即人体温度(A值)、与人102的周围温度(B值)的温度差分值(C值)来推断冷热感，具有如下这样的效果。

通常，虽然能够利用空调机设定室温，但不能针对人的衣着的量进行设定。例如在夏季的情况下，即使是相同的设定温度，如果衣着薄则人感到凉爽，如果衣着厚则人感到热等，感受方式不同。例如在冬季的情况下，即使是相同的设定温度，如果衣着薄则人感到冷，如果衣着厚则人感到温暖等，感受方式不同。即，如果衣着量不同，即使周围温度相同，人的冷热感也变得不同。由此，仅通过将周围温度维持为相同的温度，冷热感也会依赖于衣着的量而变动，从而需要改变空调机的设定温度。

如本实施方式那样，求出相当于也包含衣着的区域在内的人102的区域的平均温度即人体温度(A值)、以及人102的周围温度(B值)的温度差分值(C值)，正是对来自也考虑了衣着的身体的散热量进行了推断。通常，由于人每天摄取的能量是大致相同的程度，因此优选的是也将从身体散发的热量维持为大致恒定。由此，通过相对于基于理想的散热量而预先决定的设定点Tc，比较来自身体的散热量的指标即温度差分值(C值)，从而能够推断冷热感。若能够推断冷热感，则即使改变了衣着的量，也无需例如由人102刻意告知衣着的量，就能够在运算部130中以高精度地持续推断冷热感。结果，具有无论衣着的量如何，都无需逐一改变设定温度就能够提供舒适的空间这一效果。

作为除此以外的效果，能够期待如下的效果。在本实施方式中，作为从热图像103a提取的值，求出相当于人102的区域的平均值。因此，列举出即使是析像度较低的图像也无妨的情况。例如，若为了推断冷热感而欲测量鼻的温度，则需要与对室内几平方厘米的区域进行解像的量相应的热图像的析像度。但是，根据本实施方式，由于只要求出相当于人102的区域的平均值即可，因此不需要这样高的析像度。由此，具有利用析像度较低且廉价的热图像获取部110也足以能够推断人102的冷热感这一效果。

当然，控制部160对百叶窗171、压缩机172、以及风扇173的驱动量既可以与温度差分值(C值)的相当于设定点Tc的偏离量无关而为恒定，也可以与偏移量相应地变化。例如，在偏移量较大的情况下，可以增大压缩机172、风扇173的驱动量，在偏移量较小的情况下，可以减小压缩机 172、风扇173的驱动量。

另外，以下进一步说明几个变形例。

(变形例1)

在变形例1中，基于人的深部体温在一天内变动(一般称作“昼夜节律(circadianrhythm)”)的情况，使设定点Tc与时间相应地变动。

图4A是表示关于变形例1的空调机100的构成的图。图4A所示的变形例关于的运算部130还具备昼夜节律存储部136及时钟137的构成。在昼夜节律存储部136中，例如以表的形式存储有例如图5(a)所示的代表性的昼夜节律(一天内变动的人的深部体温)等。时钟137是空调机100 的内部时钟，并将有关时刻的信息赋予设定点设定部135。设定点设定部135参照时钟137的时刻，基于存储于昼夜节律存储部136的深部体温，对进行了与该时刻相应的校正的设定点Tc进行设定。如该变形例那样，通过基于在设定点设定部108中进行了校正的设定点Tc来推断冷热感，从而能够维持与根据昼夜节律的一天内的人对周围温度的感受方式的变动对应的舒适的环境。

此外，通常深部体温在下午比在上午高，因此可知即使是相同的温度，相比于上午，在下午相对地感到更温暖。由此，只要将下午的设定点Tc设定为较高即可，且只要以与昼夜节律的体温变动量成比例的形式校正设定点Tc即可。

另外，图4B是表示关于变形例1的空调机100的其他构成的图。图4B所示的变形例是用外部的时钟190取代内部的时钟137的构成。在该变形例中，考虑起床时间、就寝时间因人而异，参照人所具有的时钟190(例如闹钟)的时刻而并非空调机100所具备的时钟。例如，能够基于设定于时钟190的起床时刻改变存储于昼夜节律存储部136的昼夜节律的参照位置。作为时钟190，除了闹钟以外也可以是卧室的照明、睡眠计量器等。睡眠计量器是能够根据人的身体活动等推断入眠时刻、起床时刻、睡眠时间、睡眠深度等的计量仪器。即，根据卧室的照明开/关的时刻、睡眠计量器的值，能够推断起床时间以及就寝时间。如该变形例那样，能够提供针对每个人最佳化的舒适的空调机。

另外，图4C是表示关于变形例1的空调机100的另一其他构成的图。图4C所示的变形例是在昼夜节律存储部136中存储多个昼夜节律、并进一步具备昼夜节律判定部138的构成。对昼夜节律而言，生活有规律的人的温度变动幅度较大，越是生活不规律的人，温度变动幅度越小。例如，如图5(b)所示，将有规律的人的昼夜节律(节律1)和不规律的人的昼夜节律(节律2)存储于昼夜节律存储部136。昼夜节律判定部138基于从时钟190获得的起床以及就寝时刻判定是有规律还是不规律，并将判断结果通知给设定点设定部135。设定点设定部135根据由昼夜节律判定部138 通知的判定，选择节律1或者节律2中的某一个昼夜节律，对设定点Tc进行设定。通过如该变形例那样，能够提供也与人的生活习惯规律还是不规律相应的、针对每个人最佳化的舒适的空调机。

此外，这里，作为一个例子，将昼夜节律分为生活有规律还是不规律这两项进行了表示，当然也可以进一步细化。另外，图5所示的昼夜节律只是示意性的一个例子，也可以任意地设定体温变动幅度等，这里，并不对其进行限定。

(变形例2)

在变形例2中，基于若因运动导致来自身体的散热量增大、则相比于安静时感到温暖这一点，使设定点Tc与活动量相应地变动。

图6是表示关于变形例2的空调机100的构成的图。在图6所示的变形例中，运算部130还具备活动量运算部139以及缓冲器140的构成。例如，在图7中，设热图像103c为时刻T1的热图像，设热图像103d为比时刻T1晚规定时间的时刻T2的热图像。此时，位置确定部131根据热图像 103c确定时刻T1的人102的位置，或根据热图像103d确定时刻T2的人 102的位置。缓冲器140存储由位置确定部131在各个时刻确定的人的位置。活动量运算部139根据存储于缓冲器140的人的位置的变动量推断人102 的活动量，并发送到设定点设定部135。设定点设定部135基于由活动量运算部139推断的活动量，对设定点Tc进行校正。根据该变形例，能够推断与人的活动量对应的冷热感。基于通过推断获得的冷热感，控制部160能够与人的活动量相应地控制压缩机172、风扇173。由此，能够提供即使活动也会感到舒适的周围环境。

此外，在活动量较大的情况下，通常散热量变多，因此与活动量相应地上调设定点Tc的情况增多。另外，这里，着眼于人的位置的变动而推断活动量，但也可以对并非人的位置的例如手等的高温部的位置进行监测而推断活动量。这样，即使在如熨烫时那样在座位上进行作业的情况下等，也能够推断活动量，因此能够提供更舒适的空调机。

另外，在该变形例2中，作为推断活动量的一个例子，说明了使用热图像中的人的位置变化的方法。但是，只要能够推断活动量，就可以是除使用热图像的方法以外的其他方法，活动量的推断方法不被特别限定。

(变形例3)

在变形例3中，基于即使是相同的温度、在夏季和冬季的感受方式也不同这一点，使设定点Tc与季节相应地变动。

特别是，由于日本的四季的温度差清楚可察觉，因此可知即使是相同的温度，在夏季和冬季的感受方式也不同。通常，在夏季等的炎热的季节，由于身体习惯了炎热，因此即使周围温度较高(例如28℃)，也会感到温度适宜。相反，在冬季等寒冷的季节，由于身体习惯了寒冷，因此即使周围温度较低(例如20℃)，也会感到温度适宜。由此，在夏季，即使周围温度与人的平均温度的温度差分值比其他季节小，也会感到舒适，在冬季，周围温度与人的平均温度的温度差分值比其他季节大时会感到舒适。

图8A是表示关于变形例3的空调机100的构成的图。在图8A所示的变形例中，运算部130还具备制热/制冷判断部141的构成。制热/制冷判断部141判断空调机100正在进行制热运转还是制冷运转这样的控制模式。设定点设定部135基于制热/制冷判断部141中的控制模式的判断结果来校正设定点Tc。例如，如果控制模式是制冷运转，则将设定点Tc设定为3.0℃，如果控制模式是制热运转，则将设定点Tc设定为4.0℃。这样，能够提供也与基于季节的身体的冷热感的顺应相适应的、舒适的空调机。

另外，图8B是表示关于变形例3的空调机100的其他构成的图。图 8B所示的变形例是没有制热/制冷判断部141的构成、而是将由温度传感器120检测出的周围温度输入到设定点设定部135的构成。设定点设定部 135根据由温度传感器120检测出的周围温度(利用空调使室内变得舒适之前的温度)推断当前的季节，进行设定点Tc的校正。当然，设定点设定部 135也可以不推断季节，而是基于由温度传感器120检测出的周围温度直接校正设定点Tc。另外，周围温度也可以是冷热感推断部134从热图像推断的周围温度(之后在变形例7中叙述)。

进一步，图8C是表示关于变形例3的空调机100的另一其他构成的图。在图8C所示的变形例中，运算部130还具备日历部142的构成。日历部 142具有日期的信息。设定点设定部135根据从日历部142获得的日期推断当前的季节，进行设定点Tc的校正。这样，能够提供也与基于季节的身体对冷热感的顺应相适应的、舒适的空调机。

(变形例4)

在变形例4中，基于即使在相同的环境中、人所感受到的冷热感也存在个人差异这一点，辨别个人地使设定点Tc变动。

作为从热图像中辨别个人的方法，例如能够检测身高。例如，在图10 中示出X的热图像103e以及Y的热图像103f。关于人的身高，能够根据站立位置与图像上的人的高度通过计算简单地求出。即，根据图像上的站立位置在上还是在下，得知人距空调机100的距离，进而根据获取的人的高度，能够计算身高。对于热图像103e的X与热图像103f的Y，能够根据身高的不同辨别个人。

图9是表示关于变形例4的空调机100的构成的图。在图9所示的变形例中，运算部130还具备人辨别部143以及缓冲器144的构成。人辨别部143分析由热图像获取部110获取的热图像，如上述那样根据身高对个人进行辨别。缓冲器144预先存储有每个人(在该例子中是X以及Y)的设定点Tc。该缓冲器144从人辨别部143输入个人的辨别结果，将针对该个人存储的设定点Tc发送到设定点设定部135。

这里，能够通过如下方式确定每个人的设定点Tc。例如，在能够由热图像获取部110获取热图像的位置使个人站立，使温度变化并且使空调机 100动作。然后，在感到不热也不冷的时刻，由个人向空调机100输入特定的信号(例如用未图示的遥控器进行发送)。空调机100根据特定的信号被输入时的由温度传感器120获取的周围温度、由人体温度计算部132确定的人体温度等来计算设定点，将该设定点与由人辨别部143获取的个人的身高信息一并存储于缓冲器144。另外，在设定每个人的设定点Tc时，也可以加入由个人自己告知的信息(怕冷、怕热、寒症(日语：冷え症、英语：sensitivity to cold)等)。例如，将自己告知寒症的Y的设定点设定为较低。通过这样设定，由于以将散热量向相对下降的方向进行控制的方式发挥功能，因此具有能够即使是寒症也难以感到冷这样的效果。

这样，设定点设定部135从缓冲器144获取并设定由人辨别部143辨别的个人的设定点Tc。然后，冷热感推断部134基于该个人的设定点Tc 判断冷热感。由此，能够实现可对个人实现最佳化的周围温度的空调机。

此外，在上述实施例中，根据由热图像获取部110获得的热图像计算身高而进行个人的辨别。但是，个人的辨别的方法并不限定于该方法，也可以是其他方法。例如，既可以根据温度分布的差辨别个人，也可以以另外设置的CCD摄像机等的图像为基础来辨别个人。

[人体温度(A值)的确定方法]

接下来，参照图11说明运算部130中的、相当于人102的区域的平均温度即人体温度(A值)的计算方法。

例如，如上述那样，在室温为25℃左右的情况下，脸部的皮肤温度为平均33℃左右，上衣102a的温度为27℃左右，双手(露出部)的温度为 30℃左右，裤子102b的温度为28℃左右，双脚(露出部)的温度为29℃左右。由此，能够将与由温度传感器120检测出的周围温度相比较而为规定温度以上的区域作为相当于人102的区域。这样，运算部130计算出有关用于计算人体温度(A值)的人的区域、或输出到控制部160的人102 的位置的信息。

例如，若在该情况下将比周围温度(25℃)高1℃以上的像素部分推断为人102，则能够将由图11(a)所示的粗线包围的区域作为相当于人的区域。这样，也可以将规定以上的像素部分确定为相当于人的区域。除此之外，也可以将26℃以上的像素部分规定数量以上连续的情况作为用于确定人的区域的条件而追加。例如像图11(b)那样，在热图像内，有时包含在点灯时以26℃以上发热的照明器具等的区域。在这种情况下，只要将例如 26℃以上的像素连续10像素以上的区域作为人识别，就不会将这些照明器具等的发热物体作为人而检测出。由此，能够高精度地检测出人，因此能够可靠地推断冷热感，提供舒适的周围环境。

而且，在上述实施例中，将相当于周围温度为1℃以上的区域设定为相当于人的区域，但也可以不仅设定下限温度，而是也设定上限温度。例如，也能够将上限温度设为40℃，不将比40℃高的区域设为相当于人的区域。在该情况下，例如像图11(c)那样，假设在胸部的口袋中存在智能手机等的因人体的代谢等以外的主要因素而发热的物体、且该区域比40℃高的情况下，也可以将该区域从相当于人的区域中去除。这样，能够准确地预测人因代谢散热的量，因此能够更高精度地推断冷热感，提供更舒适的周围环境。

此外，在该实施例中，将是否比周围温度高1℃以上作为阈值来设定相当于人的区域，但当然也可以与周围温度无关地确定为例如26℃，能够自由地设定。另外，作为连续的像素数、在这里作为一个例子设为10像素，当然不限定于10像素，只要与使用的热图像获取机构的规格等相应地适当设定即可。另外，作为上限温度设为40℃，但这当然也只是一个例子，也可以设定为其他温度，并不限定于40℃。除此之外，也可以比较按照时间序列获取的热图像，将存在活动的部分作为相当于人102的区域，在这里，并不限定其方式。

此外，在这里，作为最佳的构成，在运算部130的内部根据热图像将相当于人102的区域的温度平均值作为人体温度(A值)而确定(求出)，推断人102的冷热感。但是，只要能够通过获取与周围温度之间的差分值来推断包含衣着在内的散热量即可，也可以将其他的值作为人体温度。例如，可以是相当于人102的区域的温度的积分值，同样也可以是最大值，还可以是其他众数值、中位数等，在这里并不对其进行限定。

此外，至此，记载了有关周围温度是25℃左右的情况。但是，在周围温度高到例如33℃左右的情况下，相对于脸部的皮肤温为平均33℃左右，上衣102a、裤子102b的温度也与周围温度相差无几，两者都达到33℃左右。另外，由于双手(露出部)、双脚的温度也与周围温度同等，因此难以在热图像上检测出人102的区域。

但是，通常，如果周围温度为33℃左右，则为没有从皮肤等的散热、身体感到闷热的状况。因此，此时，也可以不用运算部130判断(运算) 冷热感及人的位置，而是由控制部160直接判断周围温度而开始制冷运转。将此时的构成表示在图12中。这样，在周围温度为规定温度以上的情况下，与冷热感无关系地开始制冷，使周围温度成为规定温度(例如33℃)以下。如果周围温度达到规定温度以下(规定的温度域)，则能够辨别人的区域，因此能够用运算部130推断冷热感从而提供舒适的周围环境。

此外，这里，使规定温度为33℃而进行了说明，但并不限定于此。只要是比人的脸部等的露出部位的表面温度低的温度，也可以将规定温度设定为更低，这里，并不限定其温度、范围。利用至此叙述的冷热感推断部 134推断冷热感而对控制部160进行控制的处理，与周围温度无关(并不限定温度范围)地执行。但是，例如周围环境为10℃时，无论是谁都会感到冷，如果周围环境为30℃时，无论是谁都会感到热。因此，也可以限定为由温度传感器120测量的周围温度在规定的范围内的情况，利用冷热感推断部134推断冷热感而对控制部160进行控制。而且，在该规定的范围以下的周围温度的情况下，当作无论是谁都会感到冷，可以不进行冷热感推断而是进行制热运转，在该范围以上的周围温度的情况下，当作无论是谁都会感到热，可以不进行冷热感推断而是进行制冷运转。这样，能够减少运算部130带来的计算的负荷，提供消耗电力较少的空调机。此外，这里，作为进行冷热感推断的周围温度的范围设为10℃至30℃，但该范围当然不被限定，在不脱离主旨的范围内可以自由地设定。另外，不必提及的是，上述限定于规定温度范围内地进行冷热感推断的效果并不依赖于冷热感推断方法，即使是除本实施例中叙述的冷热感推断方法以外的方法也具有相同的效果。

另外，事先获取人不存在于视场角Φ的范围内时的热图像(基准热图像)，在运算部130中获取实际获取的热图像与基准热图像的差分值，从而能够直接求出作为人体温度(A值)与周围温度(B值)的差分值的温度差分值(C值)。使用图13以及图14对此进行说明。图13(a)所示的热图像103g是在人102不存在于视场角Φ内的情况下获取的基准热图像。由于在视场角Φ内存在照明器具，因此在照明器具的区域中存在温度较高的区域。在图14所示的构成中，该基准热图像被保存于背景数据缓冲器145。接下来，图13(b)所示的热图像103h是在人102存在于视场角Φ内的情况下获取的热图像。热图像103h被输出至差分值处理部146。差分值处理部146获取热图像103h与保存于背景数据缓冲器145的热图像103g的差分值。该图像成为图13(c)所示的热图像103i。由于该热图像已被减去周围温度的部分，因此无需如图2的构成那样在运算部130内进行减法处理来求出C值。对于获得的热图像103i，通过将规定温度以上的区域作为相当于人102的区域而获取各像素的平均值，能够求出温度差分值(C值)。然后，基于求出的温度差分值(C值)，能够在冷热感推断部134中推断冷热感。

这样，由于不再需要温度传感器120，因此具有能够更廉价地构成空调机这一效果。另外，即使存在照明器具等的发热物体，也能够通过获取差分值而可靠地检测出相当于人的区域。另外，这里，对于在视场角Φ内是否有人，也可以按照时间序列比较获取的热图像，在规定时间以上不存在变动的情况下判断为无人。规定时间例如为5分钟左右较合适，既可以根据规格适当地设定，也可以设为能够进行调整。

另外，空调机100通常存在于比人102的位置高的位置，通常，位置高的温度成为较高的温度。因此，也可以将比由温度传感器120测量的值低一定的温度的值设定为周围温度(B值)。另外，也可以与设置有空调机 100的高度、位置、以及其他条件相应地，使由温度传感器120测量的值偏移一定的温度来设定为周围温度(B值)。

另外，以下进一步说明变形例。

这里，空调机100还具有接收器180。在上述实施例中，作为温度传感器使用了安装于空调机100的温度传感器120，这里，关于用区别于空调机100另外设置的温度传感器进行测量的情况进行说明。

(变形例5)

图15A是表示关于变形例5的空调机100的构成的图。图15A所示的变形例是区别于空调机100地另外设有遥控器191的构成。遥控器191具备温度传感器193与发送器194。通常，遥控器191使用于空调机100的动作的开以及关、风向、风量、温度调整等，在该变形例5中，在遥控器191 内追加了温度传感器193来测量周围温度。

由温度传感器193测量的周围温度被输出至发送器194，并从此处对处于空调机100内的接收器180进行无线发送。这之后的动作与上述内容相同。通常，遥控器191的位置处于比空调机100的主体靠近室内的人的位置，因此由遥控器191测量的温度成为更接近室内的人的周围温度的温度。由此，在运算部130中推断的冷热感也进一步提高了精度，能够提供更加舒适的周围环境。

(变形例6)

图15B是表示关于变形例6的空调机100的构成的图。

图15B所示的变形例是区别于空调机100地另外设有可穿戴终端192 的构成。与遥控器191相同，可穿戴(wearable)终端192具备温度传感器 193与发送器194。可穿戴终端192由室内的人穿戴。作为可穿戴终端192，例如是手环型的活动量计(active amountmeter)等各种终端，除此以外，既可以是智能手机，也可以是手表型的智能手表等，还可以是智能眼镜等其他的终端。将由安装于这种戴在身边的装置的温度传感器193测量的周围温度从发送器194发送到空调机100的接收器180。之后的动作与上述内容相同。

这样，对于由可穿戴终端192等的戴在身边的装置测量的周围温度，由于直接测量人的周围温度，因此在运算部130内推断的冷热感的精度进一步提高，能够提供更舒适的周围环境。

(变形例7)

对根据热图像而并非温度传感器推断周围温度的情况进行说明。图16 是表示关于变形例7的空调机100的构成的图。图16的构成中取代温度传感器120而具备周围温度推断部147这点，与图2的构成不同。周围温度推断部147从热图像获取部110输入热图像，并计算出周围温度(B值)。这里，对周围温度推断部147中的处理进行说明。

图17(a)是由热图像获取部110拍摄的热图像103j，并设为包含相当于人102与照明器具的区域。另外，设周围温度为23℃左右，脸部的皮肤温为平均33℃左右，上衣102a的温度为27℃左右，双手(露出部)的温度为30℃左右，裤子102b的温度为28℃左右，双脚(露出部)的温度为 29℃左右。

在周围温度推断部147中计算出该热图像103j的统计图(histogram：直方图、柱状图)。将该统计图表示在图17(b)中。如上述说明的例子那样，考虑在这之中将26℃至40℃设为相当于人的区域，并将除此之外设为室内的背景区域。然后，将除了相当于该人102之外的众数值的23℃作为周围温度(B值)而检测出。在该热图像103j中，在除了相当于人之外的区域中，也存在相当于照明器具的区域，但通常来说除室内的人之外的发热体的比例较小，因此通过获得除了相当于人之外的区域中的众数值，能够高精度地求出周围温度。这样，能够省略温度传感器120，因此能够提供更廉价的空调机。

(变形例8)

也可以在由安装于空调机100的温度传感器120(例如图2的构成)测量的温度中应用统计图计算。例如，在温度传感器120的温度精度为±2℃、进而由温度传感器120测量的温度例如像图17(c)那样为24℃的情况下，也可以将24℃±2℃内的热图像103j的统计图内的众数值(在图17(c)中为23℃)作为周围温度(B值)。这样，能够更高精度地推断周围温度(B 值)。另外，通常，空调机在室内也安装于较高的位置，因此由温度传感器 120测量的温度大多比人的周围温度高。由此，也可以将在比温度传感器 120所测量的温度低规定温度的温度中加入了测量偏差等的范围作为周围温度(B值)的存在范围。

(变形例9)

对根据热图像推断周围温度的其他方法进行说明。图18(a)表示空调机100安装于室内的壁面的状态，热图像获取部110具有上下方向的视场角θ。以在该上下方向的视场角θ之中，包含室内的天花板104与地板105 的方式配置有热图像获取部110。另外，在室内，人102站立并进入热图像获取部110的上下方向的视场角θ的内部。将在该状态下由热图像获取部 110获取的热图像作为热图像103k而示意性地表示在图18(b)中。在热图像103k中，除了相当于人102的区域之外，也存在相当于天花板104的区域与相当于地板105的区域这两者。这里，也可以获取相当于地板105 的区域的温度和相当于天花板104的区域的温度，并将平均值作为人102 的周围温度。通常，由于温暖的空气上升，因此天花板的温度比地板的温度高。由于人所在的位置的周围位于天花板与地板的大致中间，因此通过获取相当于天花板104的区域的温度与相当于地板105的温度的平均值，能够高精度地推断周围温度。这样，由于能够省略温度传感器120，因此能够提供更廉价的空调机。

此外，相当于地板105的区域也可以作为人102的站立位置附近的温度，相当于天花板104的区域的温度也可以从热图像103k的最上行的像素之中提取，其选择的方法不被限定。另外，这里，采用了相当于天花板104 的区域的温度和相当于地板105的区域的温度的平均值，但也可以是除平均值之外的值，例如，也可以是，在推断较低位置的温度的情况下提高相当于地板105的区域的温度的比例、相反地在推断较高位置的温度的情况下提高相当于天花板104的区域的温度的比例来计算，该计算方法不被限定。

(变形例10)

至此，叙述了对人102来说是通常的正面的热图像，实际的室内的状况，除此之外也考虑其他各种状况。这里，作为其他状况，对与朝向后方的情况和刚出入于寒冷地方的状况相关的运算部的运算方法进行说明。

图19(a)的热图像103m是朝向正面的人102的热图像。图19(b) 的热图像103n是朝向后方的人102的热图像。图19(c)的热图像103p 是刚从寒冷的地方入室后的朝向正面的人102的热图像。图20A是表示关于变形例10的空调机100的构成的图。在图20A所示的变形例中，运算部 130的人体温度计算部148的构成与图2的构成不同。

人体温度计算部148分析从热图像获取部110发送的热图像，求出相当于人102的区域的温度的平均值(A值)。另外，人体温度计算部148求出相当于人102的区域的温度的最大值(D值)。然后，在人体温度计算部 148中，根据温度的平均值(A值)与温度的最大值(D值)辨别热图像内的人102现在处于什么状态。例如，在温度的平均值(A值)未进入规定的范围内(例如25℃±3℃)而是22℃以下的情况下，判断为刚从寒冷的地方入室、且全身寒冷。同样，在28℃以上的情况下，判断为刚从炎热的地方入室。在温度的平均值(A值)处于25℃±3℃的范围且温度的最大值 (D值)为例如31℃以下的情况下，判断为朝向后方。这是因为，通常，脸部的温度为33℃左右，若是这以下的温度，则认为不能测量脸部的温度，因此判断为朝向后方。

这样，通过组合温度的平均值(A值)与最大值(D值)，能够推断人 102处于什么状态。由此，对于图19(c)所示的热图像103p，如图19(d) 所示那样，温度的平均值(A值)处于25℃±3℃的范围外，因此判断为从寒冷的地方入室的状态。虽然对于热图像103n，温度的平均值(A值)处于25℃±3℃的范围内，但由于温度的最大值(D值)为31℃以下，因此判断为不处于过渡状态而是朝向后方。对于热图像103m，温度的平均值(A 值)处于25℃±3℃的范围内，温度的最大值(D值)也为31℃以上，因此判断为不处于过渡状态而是朝向正面。

对于判断为朝向正面的热图像103m，将温度的平均值(A值)作为人体温度计算部148中的计算结果、即人体温度(E值)即可。另一方面，在如热图像103p那样判断为从寒冷的地方入室的状态的情况下，不进行冷热感推断而是直接向控制部160发出指令，使人102温暖即可。另外，在如热图像103n那样判断为朝向后方的情况下，将温度的平均值(A值)的规定值的常数倍这样的校正值作为人体温度(E值)即可。获取这样设定的人体温度(E值)与从温度传感器120获得的周围温度(B值)的差分值从而求出温度差分值(C值)，在冷热感推断部134中推断冷热感而进行控制。这样，即使是人的过渡状态、未朝向正面的状态，也能够进行与人的冷热感相应的控制。

此外，只要如图20B的构成那样，具有能够判断人体的状态的人体状态判断部149即可，也可以不用人体温度计算部148校正温度的平均值(A 值)。换句话说，在用人体状态判断部149判断为人102朝向后方的情况下，可以通过用设定点设定部135校正设定点Tc的值来进行冷热感推断，在判断是从寒冷的地方入室的状态时，也可以仍然不进行冷热感推断而是直接向控制部160发出指令使人102温暖。

此外，在上述中，作为在人体温度计算部148、人体状态判断部149 中根据温度的平均值(A值)、最大值(D值)判断人的状态的基准，示出了温度范围为25℃±3℃、最大值为31℃这一判断基准。但是，这些温度当然是一个例子，也可以采用其他值。

而且，在人体状态判断部149中判断为人102持续朝向后方规定期间 (例如10分钟左右)以上的情况下，也可以利用未图示的警告机构警告人 102朝向空调机100的热图像获取部110的方向。这样，无需变更设定点 Tc、或校正温度的平均值(A值)，就能够准确地推断冷热感，因此能够提供舒适的周围环境。此外，作为警告机构，除了通过声音进行引导之外，既可以使安装于主体的、未图示的显示灯等点亮，也可以使遥控器等显示其旨意，还可以是其他机构，这里，并不对该机构进行限定。另外，发出警告的规定期间可以不是10分钟，可以更长或更短。

(变形例11)

至此，将热图像中的相当于人的区域的整体作为一个汇总进行了处理，在该变形例中，说明了将相当于人的区域划分为多个人体部位而进行处理的情况下的例子。图22是表示关于变形例11的空调机100的构成的图。在图22所示的变形例中，运算部130具备部位辨别部150以及加权加法部 151。

例如，寒症的人特别是手脚的温度容易受到周围温度影响，成为接近周围温度的温度。在该情况下，由于手、脚这样的部位与周围温度之差变小，因此这种情况判断为散热量较小。因此，在该变形例中，对每个人体部位施以加权。部位辨别部150例如像图21所示那样辨别相当于人102的区域中的头部、躯体部、手部、腿部、脚部，划分成五个人体部位。然后，部位辨别部150对划分出的多个人体部位的每一个计算温度的平均值。加权加法部151输入由部位辨别部150计算出的每个人体部位的温度平均值，并对每个人体部位的温度平均值赋予加权。温度差分值计算部133根据加权后的温度的平均值(F值)和周围温度(B值)求出温度差分值(C值)。另外，也可以不计算出每个人体部位的温度平均值，分别对各人体部位所包含的全部像素的温度赋予加权，作为结果也可获得相同的温度平均值(F 值)。

这里，在减小了作为露出的人体部位(露出部)的手部与脚部的加权的情况下，能够更准确地反映人的冷热感，并能够高精度地推断冷热感。此外，这里，作为人体部位，采用头部、躯体部、手部、腿部、脚部这五个，但对该五个人体部位的辨别不被限定，既可以对更多的人体部位进行辨别，也可以对更少的人体部位进行辨别。而且，关于每个人体部位的加权，也可以与图9所示的那种人辨别部143组合来进行。即，也可以赋予由人辨别部143辨别的、因人而异的每个人体部位的加权。此时，也可以使缓冲器144内具有加权的系数。

(变形例12)

图23是表示关于变形例12的空调机100的构成的图。

在图23所示的变形例中，运算部130具有加权加法部151以及温度范围分割部152。

温度范围分割部152如图24那样将所获取的热图像中的相当于人102 的区域分割成多个(在图24中是六个)温度范围。进而，温度范围分割部 152分析各温度范围内的像素数具有多少个像素。加权加法部151对由温度范围分割部152分割出的各范围赋予加权。例如，在分割出的温度范围之中，也可以减小接近外部空气温度的相对较低温的范围的加权。然后，加权加法部151计算出加权后的各温度范围的平均值作为人体温度(F值)。温度差分值计算部133根据由加权加法部151计算出的人体温度(F值) 与周围温度(B值)求出温度差分值(C值)。由此，即使在手部、脚部寒冷的情况下，也能够更准确地推断冷热感。

此外，这里，作为寒症的对策，在相当于人102的区域之中减小了低温侧的加权。但是，该加权系数也可以根据目的而任意地变更，这里，并不对该系数、以及分割数进行限定。

(变形例13)

接下来，对人102坐在桌106的后方时的处理进行说明。图26是表示关于变形例13的空调机100的构成的图。在图26所示的变形例中，运算部130具有布局推断部153。

在起居室等的室内，由于配置有桌、架等的家具，因此在由热图像获取部110拍摄的热图像中，存在身体的一部分被遮挡而进行了拍摄的情况。例如，若在如图25(a)那样人102的下半身被桌106遮挡的情况下拍摄热图像，则如图25(b)的热图像103r那样，拍摄到下半身仍被遮挡。此外，图25(b)内的虚线是为了表示桌106的配置而补充的，并不表示温度信息。因此，布局推断部153根据从热图像获取部110获得的热图像来推断房间的布局，并根据推断的布局来推断所获得的人102的表面温度信息是全身的温度信息还是身体的一部分的温度信息。在如热图像103r那样仅是身体的上半身的图像的情况下，在判断为人102的区域内，温度相对较高的脸部的区域的比例变大，因此人102的表面温度的平均值比身体全身的表面温度的平均值高。由此，在布局推断部153推断热图像103r仅是身体的上半身的图像的情况下，提高在设定点设定部135中设定的设定点Tc。由此，即使在配置有桌106、架等的家具那样的情况下，也能够准确地推断冷热感。由此，能够实现处于实际状态的空调机的控制。

此外，能够将热图像中的、辨别为人的区域的最下侧的位置预测为脚部。由此，布局推断部153例如在由热图像获取部110获取的热图像中对辨别为人的区域的最下侧的位置持续标绘(换句话说是求出人步行的轨迹)，并将区域内未被标绘的区域当作配置有桌等的家具的区域来学习，从而能够推断布局。推断的方法当然不限定于该方法，也可以用未图示的CCD 摄像机等进行拍摄，并通过图像识别来推断，这里，并不对该方法进行限定。

(变形例14)

接下来，对朝向横侧的人的冷热感推断进行说明。图28是表示关于变形例14的空调机100的构成的图。在图28所示的变形例中，运算部130 具有人朝向推断部154。

在人朝向横侧的情况下，与朝向正面的情况下相比较，温度相对较高的脸面部的区域的比例降低，因此根据热图像求出的人的表面温度的平均值降低。因此，人朝向推断部154根据从热图像获取部110获得的热图像推断人的朝向。例如，在根据热图像103s推断为人102朝向右侧的情况下，人朝向推断部154当作根据热图像103s计算出的表面温度的平均值被较低地计算，并降低在设定点设定部108中设定的设定点Tc。由此，即使在人不朝向正面的情况下，也能够准确地推断冷热感。由此，能够实现处于实际状态的空调机的控制。

此外，利用人朝向推断部154，得知例如在人朝向横侧的情况下，如热图像103s那样被识别为人102的上部的温度分布并非左右对称。由此，能够根据图像上部的温度分布推断人的朝向。此外，这里，对关于朝向横侧的情况进行了说明，当然也能够是朝向后方的情况。例如，虽然人的脸部的温度通常为33℃左右，但在相当于人的区域内的上部的温度分布的最大值大幅度低于33℃的情况下，推断为受头发的影响而导致温度被较低地测量。由此，在该情况下，能够推断为朝向后方。当然，推断人的朝向的方法也可以是其他方法，例如也可以用未图示的CCD摄像机等拍摄、通过识别目的位置等由图像识别来推断，这里，并不对该方法进行限定。

[第2实施方式]

本发明的第2实施方式的空调机200是在第1实施方式所示的空调机 100中，在能够由人102视觉确认的位置安装有通知部210的构成。

图29是概略地表示本发明的第2实施方式的空调机200的外观的图。在图29中，空调机200包含安装于壳体的前面的热图像获取部110、安装于内部的运算部230、以及控制部160。热图像获取部110与在第1实施方式中说明的构成相同，并具有左右方向的视场角Φ，能够测量存在于空调机200的前方空间的物体的二维的热图像。能够获取的热图像与在第1实施方式中叙述的热图像相同，因此这里省略再次的说明。

接下来，使用图30对空调机200的构成与功能进行说明。包含由热图像获取部110获取的人的温度分布的热图像被发送到运算部230。运算部 230根据从热图像获取部110输入的热图像来确定人102的位置，并且推断冷热感。关于由运算部230进行的冷热感的推断，可以如上述第1实施方式那样根据人体温度与周围温度的差分值来推断，但作为其他方法，也可以根据从热图像获取的人的手、鼻的温度来推断，此外，并非必须根据热图像来推断，这里，并不对该方法进行限定。

控制部160基于由运算部230推断的人102的冷热感与位置，控制百叶窗171、压缩机172、以及风扇173，为了舒适地保持人102的周围温度地动作。除此之外，在本实施方式中，将由运算部230推断的人102的冷热感赋予通知部210。通知部210包含设于空调机200的主体的显示部、例如LED。该LED基于由运算部230推断的人102的冷热感而进行改变发光的颜色。例如，在运算部230中，若推断为人102舒适则以绿色发光，若推断为热则以红色、橙色等的暖色系发光，若推断为冷则以蓝色、水色这样的冷色系发光。

这样，人102能够立即判断空调机200正在如何推断自己的冷热感。由此，能够预测在这之后将会被较强地进行空气调节、还是因为接近大致舒适所以这之后的空气调节减弱，因此具有不再感到不安这样的效果。

另外，如果在显示于通知部210的冷热感和自己当前所感受到的冷热感存在差异的情况下，例如能够通过图31所示的那种遥控器291变更由运算部230内的设定点设定部135设定的设定点Tc(校正冷热感)。例如，在通知部210正以绿色发光(推断为舒适)的情况下，但人102感到热时，能够按下遥控器291的“热”这一按钮来指示修正。与按钮的下压相应地从遥控器291发送的信号由在图32的构成中示出的接收器280作为修正接受部来接收，接收的信号被转送到运算部230内的设定点设定部135。例如，在如第1实施方式中所示那样基于人体温度与周围温度的差分值推断冷热感的情况下，将作为阈值的设定点Tc稍大地进行设定(变更)即可。这样，控制部160通过使压缩机172的温度降低，从而使人102的周围温度降低，能够身处舒适。

如以上那样，通过用遥控器291等使空调机200内的设定点设定部135 识别当前感受到的冷热感，能够提供对每个人来说最佳化的舒适的周围环境。另外，此时，也可以如第1实施方式的图9所示那样，确定设定的个人并使冷热感的设定存储于缓冲器144，由此，能够实现对所使用的个人来说最佳化的舒适的空调机。

此外，在上述中，作为发光的颜色采用了三个颜色，但也当然可以根据距设定点Tc的偏移量模拟地变更发光的颜色，还可以使用其他的颜色。

另外，在上述例子中，使用设于通知部210的LED来说明人的冷热感的通知，除此以外，也可以用字符等显示于例如遥控器291所设置的显示部。即，也可以如图34那样，将由运算部230推断的冷热感从发送器294 朝向遥控器291发送，且进行接收的遥控器291如图33那样将接收的结果显示在显示部的画面上。这样，人102能够立即判断空调机200在当前正如何进行推断。由此，能够预测在这之后将会被较强地进行空气调节、还是因为接近大致舒适所以这之后的空气调节减弱，因此具有不再感到不安这样的效果。另外，当然也可以如图35那样，根据获取的热图像，以可知多人的冷热感的方式进行显示。此外，这里，在作为通知部210的遥控器上用字符显示冷热感，在空调机上用LED的颜色显示冷热感，但作为通知的机构也可以是除此以外的机构，如智能手机、平板电脑等，这里并不对该机构进行限定。

例如，也可以是，运算部230生成下述校正图像，该校正图像是运算部在热图像内的相当于人的区域的坐标的周边使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的，且通知部210使校正图像显示于显示部，从而将空间内的人的冷热感通知给空间内的人。由此，能够在遥控器的显示部等较小的显示区域内显示有关该人的冷热感推断结果。另外，即使是例如不知道系统中安装有冷热感推断的功能的用户，也能够识别到该显示是系统对自己的冷热感进行了推断的结果的显示。

另外，通知部210也可以经由网络向空调机200以外的终端通知将表示空间内的人的冷热感的图像、字符，或者符号显示于该终端的显示部的指令。这里，空调机200以外的终端只要是智能手机、手写面板等具有显示功能、通信功能的终端即可。由此，用户无需刻意用手握持遥控器，就能够用始终持有的智能手机等掌握当前的冷热感推断状况。

另外，通知部210也可以经由网络向空调机200以外的终端发送热图像、与运算部230所确定的相当于人的区域的坐标有关的信息、以及将在运算部230所生成的热图像内的相当于人的区域的坐标的周边、使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的校正图像显示于该终端的显示部的指令。即，空调机200仅通过将所需的信息送至外部的终端，就会在外部的终端进行校正图像的生成以及显示。由此，不进行用空调机200 生成校正图像等的重要的处理，因此减少了空调机200侧的处理量。

另外，也可以是，运算部230生成校正图像，该校正图像是运算部在热图像内的相当于人的区域的坐标的周边使表示空间内的人的冷热感的字符或者符号重叠而成的，通知部210经由网络向空调机200以外的终端通知将校正图像显示于该终端的显示部这一旨意的指令。即，空调机200生成所需的校正图像，外部的终端仅进行显示该校正图像的处理。由此，无需使外部的终端存储用于生成校正图像的特别的算法(algorithm)，用户就能够掌握当前的冷热感推断状况。

而且，运算部230也可以基于相当于人的区域的温度分布确定空间内的人的温度即人体温度，并基于人体温度和根据除了相当于人的区域以外的区域的温度而获得的周围温度的差分值来推断空间内的人的冷热感。

此外，在上述第1以及第2实施方式中，说明了位置确定部131根据由热图像获取部110获取的热图像确定人的位置的例子。但是，确定人的位置的方法并不限定于该方法，也可以是其他方法。例如，也可以基于区别于空调机100以及200等另外设置的传感器(热释传感器(pyroelectric sensor)、摄像机、毫米波雷达等)的信息来确定人的位置。

另外，在上述第1以及第2实施方式中，也可以将有关位置确定部131 所确定的人的位置的信息输出到人体温度计算部132。由此，可以减少或省略人体温度计算部132所进行的“分析热图像而对推断为相当于人102的区域进行判断」的处理。

[应用方式]

在上述第1以及第2实施方式中，说明了组装有获取热图像的构成以及/或者推断人的冷热感的构成的空调机。但是，也能够将获取热图像的构成以及/或者推断人的冷热感的构成模块化而形成单独的构成。

例如，能够如图36所示，将热图像获取部110、人体温度计算部132、温度差分值计算部133、冷热感推断部134、以及设定点设定部135模块化，从而形成具有通用性的热图像传感器系统300。如果像这样进行模块化，则能够期待安装有热图像传感器系统300的空调机的小型化、低成本化。在像这样具有通用性的热图像传感器系统300中，既可以空调机从自体或者遥控器所具备的温度传感器向温度差分值计算部133供给所需的周围温度，也可以在构成中包含例如周围温度推断部147而根据由热图像获取部110 获取的热图像来推断温度差分值计算部133所需的周围温度。像这样模块化而形成单独的构成，能够将热图像传感器系统300安装于空调机以外的装置。空调机以外的装置例如是摄像机、照明设备、或者智能手机等的移动终端等，不被特别限定。

另外，也能够将推断人的冷热感的构成作为软件而形成单独的构成(未图示)。即，也可以是写入了有关人体温度计算部132、温度差分值计算部 133、冷热感推断部134、以及设定点设定部135的处理(程序)的记录媒体(包含磁盘，外置存储器等)。另外，经由网络提供有关人体温度计算部 132、温度差分值计算部133、冷热感推断部134、以及设定点设定部135 的处理(程序)的行为也包含在内。在该情况下，处理该软件的主体既可以是安装于空调机的运算部，也可以是PC(个人计算机)、智能手机等所包含的运算部，还可以经由网络用云服务器等进行处理。在该情况下，从外部获取有关热图像的信息即可。

这里说明的模块化或作为软件形成单独的构成的例子并不限定于以上说明的例子，只要将运算部130或者运算部230所包含的构成中的一部分的构成模块化或作为软件而形成单独的构成即可。

此外，以上所述的实施方式所示的构成是一个例子，能够在不脱离发明的主旨的范围内加入各种变形这一点不言而喻。此外，当然也能够组合使用以上所述的各实施方式或使它们变形而成的发明。

工业上的可利用性

本发明中的空调机通过以廉价的构成高精度地推断人的冷热感，从而即使不进行操作也能够提供舒适的周围环境，较为实用。

附图标记说明

100、200 空调机

102 人

102a 上衣

102b 裤子

103a～103s 热图像

104 天花板

105 地板

106 桌

110 热图像获取部

120、193 温度传感器

130、230 运算部

131 位置确定部

132、148 人体温度计算部

133 温度差分值计算部

134 冷热感推断部

135 设定点设定部

136 昼夜节律存储部

137、190 时钟

138 昼夜节律判定部

139 活动量运算部

140、144 缓冲器

141 制热/制冷判断部

142 日历部

143 人辨别部

145 背景数据缓冲器

146 差分值处理部

147 周围温度推断部

149 人体状态判断部

150 部位辨别部

151 加权加法部

152 温度范围分离部

153 布局推断部

160 控制部

171 百叶窗

172 压缩机

173 风扇

180、280 接收器

191、291 遥控器

192 可穿戴终端

194、294 发送器

210 通知部

300 热图像传感器系统

Claims (5)

1.一种空调机，用于进行空间的空调控制，其特征在于，

具备：

热图像获取部，获取表示上述空间的温度分布的热图像；

运算部，(i)在上述热图像获取部所获取的上述热图像内，对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定，(ii)基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的平均温度即人体温度，(iii)基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；以及

控制部，基于上述运算部所推断的上述空间内的人的冷热感，对上述空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制，

上述运算部基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来推断上述人的冷热感。

2.一种空调机的控制方法，上述空调机利用控制装置进行空间的空调控制，其特征在于，

上述控制装置获取表示上述空间的温度分布的热图像；

上述控制装置在上述热图像内对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定；

上述控制装置基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的平均温度即人体温度；

上述控制装置基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；

上述控制装置基于所推断的上述空间内的人的冷热感，对进行上述空间的空调控制的空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制；

上述人的冷热感的推断基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来进行。

3.一种热图像传感器系统，其特征在于，

具备：

热图像获取部，获取表示空间的温度分布的热图像；

运算部，(i)在上述热图像获取部所获取的上述热图像内，对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定，(ii)基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的平均温度即人体温度，(iii)基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；以及

控制部，基于上述运算部所推断的上述空间内的人的冷热感，对进行上述空间的空调控制的空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制，

上述运算部基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来推断上述人的冷热感。

4.一种冷热感推断方法，通过计算机根据由获取热图像的热图像传感器所获取的热图像来推断人的冷热感，其特征在于，

上述计算机在上述热图像内对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定；

上述计算机基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的平均温度即人体温度；

上述计算机基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；

上述计算机基于所推断的上述空间内的人的冷热感，对进行上述空间的空调控制的空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制；

上述人的冷热感的推断基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来进行。

5.一种记录介质，记录有冷热感推断程序，该冷热感推断程序根据由取得热图像的热图像传感器所取得的热图像，推断人的冷热感，

上述冷热感推断程序，

在上述热图像内对包含人的露出部分和衣着部分的、相当于人的区域进行确定；

基于上述相当于人的区域的温度分布，确定空间内的人的包含衣着的平均温度即人体温度；

基于上述人体温度与通过在上述人的周围的规定位置设置的温度传感器而测定的周围温度之间的差分值，来推断上述空间内的人的冷热感；

基于所推断的上述空间内的人的冷热感，对进行上述空间的空调控制的空调机的风量、风温、风向中的至少一者进行控制；

上述人的冷热感的推断基于上述人体温度与上述周围温度的差分值、与规定的阈值之差来进行。

Images