JP2008298353A - 建屋内空調管理システム - Google Patents

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Abstract

【課題】建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行う建屋内空調管理システムを提供する。
【解決手段】建屋14への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段2と、エレベータかご9の停止階ごとの乗降者数をエレベータかご9内の防犯用カメラ21の画像を画像分析処理により検出するかご乗降者検出手段3と、建屋在場者算出手段2が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段3が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段4と、階ごとに空調対象者を設定して空調設備10の管理を行う空調管理部6と、空調設備10の制御を行う空調設備制御部7と、を備え、空調管理部6は、在室者数推定手段4が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部7に空調設備の制御を指示する。
【選択図】図1

Description

本発明は、建屋内空調管理システムに係り、特に、建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムに関する。
例えばオフィスビルや工場等の建屋において、空調設備を制御し無駄な冷暖房を省いてコスト削減を行う空調設備の省エネ手法が提案或いは実施されている。この空調設備の省エネ手法は、例えば、各室内に設置された温度センサによるフィードバック制御により温度設定の切り替えを行う手法である。また、空調集中制御により1日の時間帯ごとに空調の温度設定を制御するスケジュール管理も行われている。例えば、昼休みには室内の在室者が減少するが、それに合わせて空調の温度設定を制御する手法などである。さらに、IDカードやICタグによる各室の入退出管理と連動させた空調設備の制御が行われている。例えば、室内の在室者が全員退室した後には自動的に空調を停止する制御などの手法である。
また、建屋内のエレベータの運行情報や秤データを基に通行者数を推定し、空調制御に反映させるシステムが提案されている。
例えば、特許文献1には、人数確認装置及びそれを用いた空調制御装置が開示されている。ここでは、エレベータかごの停止階において、エレベータかご荷重の変化分を荷重検出器により検出し、これを乗降人数算定部により、予め設定された1人当りの換算荷重により除算し、変化分に対応する人数を求める。そして、在室人数算出部により、荷重増分に対応する人数をこの停止階における在室人数の減少分と判断し、荷重減分に対応する人数をこの停止階における在室人数の増加分と判断して在室人数を推定する。
また、特許文献2には、エレベータかご内のような閉空間等の様々な場所において、暴れ検知の誤判定が生じにくく、簡便な暴れ検知装置が開示されている。
特開平9−269262号公報 特開2006−276969号公報
空調設備の温度センサによるフィードバック制御は、室内のある点における温度を測定して制御を行うために空調による温度管理の精度に限界があり、必ずしもその室内の在室者数まで考慮された空調制御とはいえない。また、空調設備のスケジュール管理による制御は、スケジュール外の変動に対応できず、必ずしも実態に即した空調制御とはいえない。さらに、各室の入退出管理と連動させた空調設備の制御は、入退出管理システムを構成するのに多大な費用がかかり、在室者等は入退出のたびにチェックを受けなければならず負担となる。
また、建屋内のエレベータの運行情報や秤データを基に人の通行量を推定し、空調制御に反映させるシステムは、その階の在室者数の変動に合わせた空調管理が可能となる。しかし、エレベータの秤データによる在室者数の推定は人数ではなく荷重に基づき推定することから推定値の誤差が大きい。また、エレベータかごに荷物が搬入された場合には推定値に誤差が発生する。されに、それらの誤差はエレベータが停止する度に累積されてしまい実情に即さない空調制御が行われる虞がある。
本願の目的は、かかる課題を解決し、建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行う建屋内空調管理システムを提供することである。
上記目的を達成するため、本発明に係る建屋内空調管理システムは、建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムであって、建屋への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段と、エレベータかごの停止階ごとの乗降者数をエレベータかご内の画像を画像分析処理することで検出するかご乗降者検出手段と、建屋在場者算出手段が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段と、階ごとにその階の空調対象者を設定し、空調設備の管理を行う空調管理部と、空調設備の制御を行う空調設備制御部と、を備え、空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部に空調設備の制御を指示することを特徴とする。
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する在室者数記憶手段を備え、空調管理部が、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の1日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して1日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、空調管理部が、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の1日の変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してその平日及び祝祭日の曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、空調管理部が、在室者数推定手段が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部に対し、在室者数推定手段が推定した在室者数を空調対象者として設定することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、停止階での乗降の前後におけるエレベータかご内の重量の変化量を測定するかご重量検出手段を備え、在室者数推定手段が、推定した在室者数と、かご重量検出手段により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、建屋在場者算出手段が、建屋内に荷物が搬入されたことを在室者数推定手段に通知し、在室者数推定手段が、かご乗降者検出手段に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が、建屋在場者算出手段が算出した在場者数から、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数から建屋在場者算出手段が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正することが好ましい。
また、建屋内空調管理システムは、かご乗降者検出手段が、エレベータかご内に設けられた防犯カメラが撮影した画像からエレベータかごからの乗降者数を検出すことが好ましい。
さらに、建屋内空調管理システムは、かご乗降者検出手段が、撮影時刻が所定の時間だけ異なる2枚の画像内における各点の動きから、エレベータかごの乗降者数を検出することが好ましい。
以上のように、本発明に係る建屋内空調管理システムによれば、まず、建屋在場者算出手段により建屋への入場者及び退場者の管理によりその建屋の在場者数が算出される。これにより、建屋内の各階の在室者数の合計が判断できる。また、かご乗降者検出手段により、エレベータかごの停止階ごとの乗降者数がエレベータかご内の画像から画像処理により検出される。これにより、エレベータの停止階における乗降者がそれぞれ人数として把握できる。これらの情報に基づき在室者数推定手段が階ごとの在室者数を推定することができる。さらに、推定された在室者数に基づき、空調管理部により空調対象者が設定され、設定された空調対象者から空調設備制御部により省エネ空調制御ができる。
上記構成により、建屋内空調管理システムは、建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行うことが可能となる。
以下に、図面を用いて本発明に係る建屋内空調管理システムの実施の形態につき、詳細に説明する。
図1に、建屋内空調管理システムの1つの実施形態の概略構成を示す。建屋内空調管理システム1は、建屋在場者算出手段2、かご乗降者検出手段3、在室者数推定手段4、在室者数記憶手段5、空調管理部6、空調設備制御部7、及びかご重量検出手段8から構成される。また、建屋であるオフィスビル14には、エントランス11、エレベータ昇降路13内を昇降するエレベータかご9、エレベータ機械室12、及び各階ごとに設置される空調設備10が設けられている。また、エレベータかご9内には防犯用カメラ21が設置されている。
建屋在場者算出手段2は、オフィスビル14のエントランス11において、オフィスビルへの入場者及び退場者を管理して在場者数を算出する。オフィスビル14への入場者及び退場者は、主としてオフィスビル14内の会社の社員及び外来者である。会社の社員はIDカード等の個人識別手段によりオフィスビル14の入退出の際にチェックを受ける。また、外来者は、受付にてチェックを受け、外来者であることを示す名札等の個人識別手段を付けて入退場する。これらのオフィスビル14への入場者及び退場者の管理方法は、オフィスビルにより様々ではあるが、セキュリティを担保するために一般的に実施される場合が多い。従って、建屋在場者算出手段2は、エントランス11における会社の社員及び外来者のチェックにより、そのオフィスビル14内の在場者数を自動的に把握して算出することができる。
かご乗降者検出手段3は、エレベータかご9の停止階ごとの乗降者数をエレベータかご9内に設置された防犯カメラ21に映し出されたカメラ画像から画像分析処理により検出する。図2に、かご乗降者検出手段3のシステム構成を示す。かご乗降者検出手段3は、扉開閉判定部15、画像処理制御部16、画像記録部17、乗降パターン記憶部18、動き判定部19、及び乗降者数算定部20から構成される。
扉開閉判定部15は、例えば、開閉センサなどにより開閉扉23の開閉状態を検知する。つまり、扉開閉判定部15は、開閉検知器24からエレベータかご9が停止階に到着し開閉扉23が開いたという信号を受信することで開閉扉23が開状態であることを検知する。また、乗客の乗降が完了し開閉扉23が閉まったという信号を受信することで開閉扉23が閉状態であることを検知する。そして、扉開閉判定部15はこの開閉扉23の開閉状態を画像処理制御部16に通知する。画像処理制御部16は、この開閉扉23が開閉する間に、エレベータかご9内の上部に設けられた防犯カメラ21にエレベータかご9内を撮影させ、その画像を画像記録部17に伝送する。この防犯カメラ21は、エレベータかご9内の後方天井付近に設置される。また、防犯カメラ21は、例えば70度〜80度程度の視野角を有し、その角度の範囲はエレベータホールまで含まれるように設定される。
画像記録部17は伝送された画像を記録する。画像処理制御部16は、画像記録部17に伝送され記録された画像のうち撮影時刻が所定の時間だけ異なる2枚の画像を抽出して動き判定部19に乗降者の動きを判定させる。撮影時刻が所定の時間だけ異なる2枚の画像は、例えば、ビデオカメラを用いてNTSC方式で撮影した場合、撮影は1/30秒ごとに行なわれる。この場合、所定の時間だけ異なる2枚の画像としては、連続した2枚の画像とすることもできるが、途中の画像を間引いたり、撮影間隔を変えたりすることで、1/10秒ごとにしたり、1秒ごとにしたりすることも可能である。また、一般的に、エレベータかご9の乗降においては、降車する者が優先されるため、乗客の降車と乗車とではタイムラグがある。従って、開閉扉23が開いた時点から閉じる時点までの時間を一定時間ごとに区切り、その区切りごとに連続した2枚の画像を撮影しても良い。
図3に、動き判定部19による乗降者の動きの判定方法を示す。図3(a)は、開閉扉23が開いてエレベータかご9の乗客が降車する場合を示し、図3(b)は、エレベータかご9の乗客が降車した後、エレベータかご9の停止階の乗場の乗客がエレベータかご9に乗車する場合を示す。動き判定部19は、撮影時刻が所定の時間だけ異なる2枚の画像から画像内における各点の動きの位置、向き、及び大きさを検出する。図3の一重丸はエレベータかご9の開閉扉23が開いた直後の乗客の位置を示し、二重丸はその乗客の移動後の位置を示し、矢印はその動きをベクトルにより示したものである。
動き判定部19は、図3(a)に示す時点で、この乗客のエレベータかご9の内部から開閉扉23に向かう動きをピックアップし、その位置及び大きさからエレベータかご9から降車する者と判断する。例えば、図3(a)において、乗客aと乗客bと乗客cとが降りようとしており、それぞれ連続した2枚の画像を重ね合わせると、図3(a)に示すように、例えば乗客aはa´の位置へと移動し、それらを結ぶ矢印によりその動きの位置、向き、及び大きさが検出できる。また、図3(b)に示す時点で、この乗客の動きの向きが開閉扉23からエレベータかご9内部に向かう動きをピックアップし、その位置及び大きさからエレベータかご9に乗車する者と判断する。例えば、図3(b)において、乗客dと乗客eと乗客fとが乗車しようとしており、それぞれ連続した2枚の画像を重ね合わせると、図3(b)に示すように、例えば乗客dはd´の位置へと移動し、それらを結ぶ矢印によりその動きの位置、向き、及び大きさが検出できる。この乗客の動きの判定において、乗降客が開閉扉23を越える位置での動きに着目して判定しても良い。
乗降パターン記憶部18は、かご乗降者検出手段3による乗降者数の算定精度を上げるために、エレベータかご9の乗降の際における乗降者の動きをパターン化して記憶する。すなわち、予めエレベータかご9の開閉扉23が開閉する間での乗降者の乗降の軌跡を分析してパターン化しておく。これは、例えば、エレベータかご9が満員の場合、空いている場合、無人の場合などで乗降者の乗り降りの動きが異なるからである。
例えば、エレベータかご9が満員の場合には、エレベータかご9から降車する者は開閉扉23付近に位置している場合が多く、エレベータかご9内での降車の動きは小さく判定し難い。また、エレベータかご9に乗車する者も乗車後に開閉扉23付近に留まる場合が多く、エレベータかご9内での乗車の動きは小さく判定し難い。また、エレベータかご9から降車する者につられて降車しない者も降車の動きに似た動きをする場合があり、誤差が発生しやすい。一方、エレベータかご9が空いている場合には、降車する者及び乗車する者の動きは比較的大きく判定し易い。また、エレベータかご9が無人の場合には、乗車する者のみの判定となる。そこで、乗降パターン記憶部18は、エレベータかご9内の乗客数、降車する者の数、乗車する者の数をパラメータとし、標準的な乗降者の乗降の動きをパターン化する。そして、動き判定部19は、乗降者の動きを判定する際に、乗降パターン記憶部18が記憶したパターン化した乗降者の動きに類似するパターンを検索する。そして、乗降者数算定部20により算定された乗降者数と、該当するパターンにおける乗降者数との差が設定された値を超えるときは、画像処理制御部16は、動き判定部19に再度乗降者の動きを見直させて判定し直しても良い。
乗降者数算定部20は、動き判定部19が判定した乗車する者及び降車する者の数を算定する。そして、停止階ごとにその階での乗降者数を算出する。すなわち、その階での降車数(A)からその階での乗車数(B)を減じた数(A−B)をエレベータかご9がその階に停止する度に算出する。かご乗降者検出手段3は、乗降者数算定部20が算定した各停止階での乗降者数を在室者数推定手段4に通知する。
在室者数推定手段4は、建屋在場者算出手段2が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段3が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する。例えば、その推定した階ごとの在室者数を合算した全在室者数と、建屋在場者算出手段2が算出した在場者数とを比較する。そして、在室者数推定手段4は、建屋在場者算出手段2が算出した在場者数から、各階の推定した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、オフィスビル14への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正する。すなわち、低層階では入室時にエレベータを利用せずに階段を利用する場合があり、これが誤差となって表われる場合があるからである。また、在室者数推定手段4は、各階の推定した全在室者数から建屋在場者算出手段2が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、オフィスビル14からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正する。すなわち、低層階では退出時にエレベータを利用せずに階段を利用する場合があり、これが誤差となって表われる場合があるからである。また、在室者数記憶手段5は、在室者数推定手段4が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する。
空調管理部6は、在室者数記憶手段5が記憶した階ごとの在室者数の1日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して1日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定する。オフィスビル14の各階の在室者数の変動要素としては、その会社の業務形態の変更等により社員数が変動する場合、その会社の人事異動により在室する社員数が変動する場合、出退社時間が季節的な要因により変動する場合、或いはその会社の業務量の変化により残業者数が変動する場合などがある。しかし、オフィスビル14の各階の在室者数は、一定期間、例えば、1週間或いは1ヶ月といった期間内ではそれほど大きくは変動しない。そこで、空調管理部6は、その階での一定期間における在室者数の1日の変動パターンを抽出して1日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから1日の在室者数の変動を推定し、それを空調対象者として予測する。
図4に、在室者数の1日の変動パターンの1つの例を示す。図4は、横軸に1日の時刻をとり、縦軸にその時刻における在室者数を示したグラフである。図4では、15分間隔で在籍者数を表示している。また、図5に、空調管理部6により抽出された1日の空調対象者変動モデルの1つの例を示す。これは、空調対象者変動モデルの1例として月曜日から金曜日の変動パターンを平均化してさらにモデル化した予測値である。
空調管理部6は、在室者数記憶手段5が記憶した変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してそれらの曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成しても良い。これは、会社によっては平日の曜日による在籍者数の変動パターンに特徴がある。また、祝祭日の在籍者数の変動パターンには平日と異なる特徴がある。その場合には、曜日に関係なく平均化された予測値よりも平日及び祝祭日の曜日ごとの予測値の方が、より高い精度を得ることができる。また、空調管理部6は、ある曜日について在室者数記憶手段5が記憶した、例えば過去3週間分の在室者数の1日の変動パターンを取り出し、それらの変動パターンを平均化してさらにモデル化しても良い。これにより、平日及び祝祭日の曜日ごとの変動パターンを予測することが可能となる。
このように、在室者数記憶手段5が記憶した変動パターンから空調対象者変動モデルという予測値を導き出して適用する手法は、その階の在籍者数が、例えば1週間或いは1ヶ月といった一定期間ではあまり大きく変動しないという前提の上で成立する。しかし、その会社の組織変更や人事システムの変更により在室者数がある時点で大きく変化する場合がある。また、その階で一時的に通常の業務と異なる業務が行われ在室者数が一時的に大きく変動する場合がある。この在室者の変動に対応するため、空調管理部6は、在室者数推定手段4が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部7に対し、在室者数推定手段4が推定した在室者数を空調対象者として設定するように指示する。すなわち、空調対象者変動モデルに基づく空調対象者に対して、推定された在室者数が大きく異なった時点で、その推定された在室者数に合わせた空調に切り替える。
空調管理部6は、上述した手法により階ごとに空調対象者を設定して空調設備10の管理を行う。すなわち、空調管理部6は、作成した空調対象者変動モデル、或いは在室者数推定手段4が推定した在室者数から空調対象者を設定し、各階の空調設備制御部7に対し、設定した空調対象者による空調設備10の制御を指示する。空調管理部6は、例えば、1日のうちのその時間帯の空調対象者を前提に空調設備10の温度設定を切り替えて省エネ空調を行うことができる。
かご重量検出手段8は、各停止階での乗降の前後におけるエレベータかご9内の重量の変化量を測定する。この測定法は特許文献1に開示されている手法である。すなわち、エレベータかご9が各停止階に停止する前後おいて、エレベータかご9の重量の変化量を検出し、これを予め設定された1人当りの換算重量により除算して乗降者数を推定する。
在室者数推定手段4は、推定した在室者数と、かご重量検出手段8により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段8により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定する。これは、かご乗降者検出手段3がエレベータかご9内の画像を画像分析処理して検出した各停止階における乗降者数には、大きな誤差が発生する場合があることによる。例えば、エレベータかご9が満員であって、ある停止階で多くの乗客が乗り降りした場合には、乗降客の軌跡が複雑に絡み合い、動き判定部19による判定の精度が低下することがあり得るからである。この場合には、かご重量検出手段8により検出された乗降者数の精度のほうが上回る可能性があり、在室者数推定手段4は、かご重量検出手段8により検出された乗降者数を用いて補正することができる。
しかしながら、かご重量検出手段8により乗降者を推定するには、乗客以外の例えば台車で運ばれる荷物の重量が誤差となってしまう。そこで、建屋在場者算出手段2は、オフィスビル14に荷物が搬入された場合には、それを在室者数推定手段4に通知する。通知された在室者数推定手段4は、かご乗降者検出手段3に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご9内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段8が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正する。これにより、かご重量検出手段8により推定した乗降者数から荷物の重量による誤差を減少させることができる。
本発明に係る建屋内空調管理システムについての1つの実施形態の概略構成を示すシステム構成図である。 かご乗降者検出手段のシステム構成図である。 動き判定部による乗降者の動きの判定方法を示す説明図である。 在室者数の1日の変動パターンの1つの例を示す説明図である。 空調管理部により抽出された1日の空調対象者変動モデルの1つの例を示す説明図である。
符号の説明
1 建屋内空調管理システム、2 建屋在場者算出手段、3 かご乗降者検出手段、4 在室者数推定手段、5 在室者数記憶手段、6 空調管理部、7 空調設備制御部、8 かご重量検出手段、9 エレベータかご、10 空調設備、11 エントランス、12 エレベータ機械室、13 エレベータ昇降路、14 オフィスビル(建屋)、15 扉開閉判定部、16 画像処理制御部、17 画像記録部、18 乗降パターン記憶部、19 動き判定部、20 乗降者数算定部、21 防犯用カメラ、23 開閉扉、24 開閉検知器。

Claims (10)

  1. 建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムであって、
    建屋への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段と、
    エレベータかごの停止階ごとの乗降者数をエレベータかご内の画像を画像分析処理することで検出するかご乗降者検出手段と、
    建屋在場者算出手段が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段と、
    階ごとにその階の空調対象者を設定し、空調設備の管理を行う空調管理部と、
    空調設備の制御を行う空調設備制御部と、を備え、
    空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部に空調設備の制御を指示することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  2. 請求項1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する在室者数記憶手段を備え、空調管理部は、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の1日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して1日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  3. 請求項1又は2に記載の建屋内空調管理システムにおいて、空調管理部は、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の1日の変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してその平日及び祝祭日の曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  4. 請求項1乃至3のいずれか1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部に対し、在室者数推定手段が推定した在室者数を空調対象者として設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  5. 請求項1乃至4のいずれか1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、停止階での乗降の前後におけるエレベータかご内の重量の変化量を測定するかご重量検出手段を備え、在室者数推定手段は、推定した在室者数と、かご重量検出手段により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  6. 請求項5に記載の建屋内空調管理システムにおいて、建屋在場者算出手段は、建屋内に荷物が搬入されたことを在室者数推定手段に通知し、在室者数推定手段は、かご乗降者検出手段に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  7. 請求項1乃至6のいずれか1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段は、建屋在場者算出手段が算出した在場者数から、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  8. 請求項1乃至7のいずれか1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段は、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数から建屋在場者算出手段が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  9. 請求項1乃至8のいずれか1に記載の建屋内空調管理システムにおいて、かご乗降者検出手段は、エレベータかご内に設けられた防犯カメラが撮影した画像からエレベータかごからの乗降者数を検出することを特徴とする建屋内空調管理システム。
  10. 請求項9に記載の建屋内空調管理システムにおいて、かご乗降者検出手段は、撮影時刻が所定の時間だけ異なる2枚の画像内における各点の動きから、エレベータかごの乗降者数を検出することを特徴とする建屋内空調管理システム。
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