JP2013253717A - Air conditioner and method of controlling the air conditioner - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、空気調和機、及び空気調和機の制御方法に関する。 The present invention relates to an air conditioner and an air conditioner control method.
室内機が設置されている室内の在室者を検出し、その検出結果を空調制御に反映させる空気調和機が知られている。
例えば、特許文献1には、撮像手段から経時的に入力される画像の差分をとって、この差分の画像に表れた動きのある物体(動体)の中から人体を識別し、所定時間内での人体の移動面積に基づいて活動特徴量(活動量)を算出する人体活動量算出装置について記載されている。
There is known an air conditioner that detects an occupant in a room where an indoor unit is installed and reflects the detection result in air conditioning control.
For example, in
また、特許文献2には、室内機カメラ(撮像手段)から入力される顔画像を用いて、在室者の性別、年齢層、及び体型を検出し、その検出結果を空調制御に反映させる空気調和機について記載されている。
また、特許文献3には、撮像手段から入力される画像情報を用いて在室者などの活動状態を検出し、室内に不審者が侵入しているか否かを監視する空気調和装置について記載されている。
さらに、特許文献4には、画像入力部(撮像手段)から入力される画像を用いて在室者の有無を判定し、在室者の活動量に応じて空調制御を行う空気調和装置について記載されている。
Patent Document 2 discloses air that detects the gender, age group, and body shape of a room occupant using a face image input from an indoor unit camera (imaging means) and reflects the detection result in air conditioning control. It describes the harmonic machine.
Patent Document 3 describes an air conditioner that detects an activity state of a room occupant using image information input from an imaging unit and monitors whether or not a suspicious person has entered the room. ing.
Furthermore, Patent Literature 4 describes an air conditioner that determines the presence or absence of a resident by using an image input from an image input unit (imaging means) and performs air conditioning control according to the amount of activity of the resident. Has been.
特許文献1に記載の人体活動量算出装置では、経時的に取得される2つの画像の差分をとることによって動体を検出し、検出した動体の中で所定条件を満たすものを人体と認識している。したがって、当該技術では静止している在室者を認識できず、経時的に取得される人体の一致性が不明確となるため、活動特徴量(活動量)を正確に算出することができないという問題がある。
The human body activity amount calculation device described in
また、特許文献2に記載の空気調和機では、例えば、逆光である場合や在室者が室内機カメラ(撮像手段)に対して後ろを向いている場合には、在室者の顔を認識できないという問題がある。
また、特許文献3,4に記載の技術において、例えば、経時的に取得される2つの画像の差分によって活動量などを算出する場合には、前記したように活動量を正確に算出することができないという問題がある。また、例えば、細かい画素間隔で在室者の全身を正確に認識する場合には演算量が膨大となる。このような演算を実行しつつ、サイクルタイムごとに在室者の動きを的確に捉えるには高価なマイコンを搭載する必要があるため、空気調和機の製造コストが増大するという問題がある。
Moreover, in the air conditioner described in Patent Document 2, for example, when it is backlit or when the occupant is facing backward with respect to the indoor unit camera (imaging means), the occupant's face is recognized. There is a problem that you can not.
Further, in the techniques described in Patent Documents 3 and 4, for example, when calculating an activity amount or the like based on a difference between two images acquired over time, the activity amount can be accurately calculated as described above. There is a problem that you can not. Further, for example, when the occupant's whole body is accurately recognized with a fine pixel interval, the amount of calculation becomes enormous. There is a problem that the manufacturing cost of the air conditioner increases because it is necessary to mount an expensive microcomputer in order to accurately grasp the movement of the occupant for each cycle time while executing such calculations.
そこで、本発明は、在室者の活動量に応じてきめ細かい空調制御を行う空気調和機、及び空気調和機の制御方法を提供することを課題とする。 Then, this invention makes it a subject to provide the control method of an air conditioner and air conditioner which perform fine air-conditioning control according to the amount of activity of a room occupant.
前記課題を解決するために、本発明は、人体検出部の処理と、顔検出部の処理とを経時的に切替えて、又は、並列的に実行すると共に、前記人体検出部によって検出される人体と、前記顔検出部によって検出される顔とを、前記人体と前記顔との位置関係に基づいて対応させ、前記人体検出部によって検出される頭部の位置及び大きさ、又は、前記顔検出部によって検出される顔の位置及び大きさの経時的変化に基づいて、在室者の移動量を算出する移動量算出部と、前記移動量算出部によって算出される移動量に基づいて在室者の活動量を算出する活動量算出部と、前記活動量算出部によって算出される活動量に応じて空調制御を変更する制御変更部と、を備えることを特徴とする。
本発明のその他の態様については、後記する実施の形態において説明する。
In order to solve the above-described problem, the present invention switches the processing of the human body detection unit and the processing of the face detection unit over time or in parallel and executes the human body detected by the human body detection unit. And the face detected by the face detector based on the positional relationship between the human body and the face, and the position and size of the head detected by the human body detector, or the face detection A movement amount calculation unit that calculates the movement amount of the occupant based on the temporal change in the position and size of the face detected by the unit, and the occupancy based on the movement amount calculated by the movement amount calculation unit An activity amount calculation unit that calculates an activity amount of the person, and a control change unit that changes the air conditioning control according to the activity amount calculated by the activity amount calculation unit.
Other aspects of the present invention will be described in the embodiments described later.
本発明により、在室者の活動量に応じてきめ細かい空調制御を行う空気調和機、及び空気調和機の制御方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an air conditioner that performs fine air conditioning control according to the amount of activity of the occupants and a method for controlling the air conditioner.
本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。 Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the common part in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
≪第1実施形態≫
<空気調和機の構成>
図1は、本実施形態に係る空気調和機の室内機、室外機、及びリモコンの正面図である。図1に示すように、空気調和機Aは、室内機100と、室外機200と、リモコンReと、を備えている。室内機100と室外機200とは冷媒配管(図示せず)で接続され、周知の冷媒サイクルによって、室内機100が設置されている室内を空調する。また、室内機100と室外機200とは、通信ケーブル(図示せず)を介して互いに情報を送受信するようになっている。
<< First Embodiment >>
<Configuration of air conditioner>
FIG. 1 is a front view of an indoor unit, an outdoor unit, and a remote controller of an air conditioner according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the air conditioner A includes an
リモコンReはユーザによって操作され、室内機100のリモコン受信部Qに対して赤外線信号を送信する。当該信号の内容は、運転要求、設定温度の変更、タイマ、運転モードの変更、停止要求などの指令である。空気調和機Aは、これらの信号に基づいて、冷房モード、暖房モード、除湿モードなどの空調運転を行う。
また、室内機100の前面パネル106の左右方向中央の下部には、撮像手段110が設置されている。なお、撮像手段110の詳細については後記する。
The remote controller Re is operated by the user and transmits an infrared signal to the remote control receiver Q of the
In addition, an
図2は、室内機の側断面図である。筐体ベース101は、熱交換器102、送風ファン103、フィルタ108などの内部構造体を収容している。
熱交換器102は複数本の伝熱管102aを有し、送風ファン103により室内機100内に取り込まれた空気を、伝熱管102aを通流する冷媒と熱交換させ、前記空気を加熱又は冷却するように構成されている。なお、伝熱管102aは、前記した冷媒配管(図示せず)に連通し、周知の冷媒サイクル(図示せず)の一部を構成している。
FIG. 2 is a side sectional view of the indoor unit. The
The
左右風向板104は、室内機マイコン(図示せず)からの指示に従い、下部に設けた回動軸(図示せず)を支点にして左右風向板用モータ(図示せず)により回動される。
上下風向板105は、室内機マイコンからの指示に従い、両端部に設けた回動軸(図示せず)を支点にして上下風向板用モータ(図示せず)により回動される。
前面パネル106は、室内機100の前面を覆うように設置されており、下端を軸として前面パネル用モータ(図示せず)により回動可能な構成となっている。ちなみに、前面パネル106を、下端に固定されるものとして構成してもよい。
The left and right
The vertical
The
図2に示す送風ファン103が回転することによって、空気吸込み口107及びフィルタ108を介して室内空気を取り込み、熱交換器102で熱交換された空気が吹出し風路109aに導かれる。さらに、吹出し風路109aに導かれた空気は、左右風向板104及び上下風向板105によって風向きを調整され、空気吹出し口109bから外部に送り出されて室内を空調する。
When the
図3は、空気調和機が備える制御手段を含む構成を示すブロック図である。
撮像手段110は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)カメラであり、前記したように、前面パネル106の左右方向中央の下部に設置されている(図1参照)。また、撮像手段110は、レンズg(図11参照)の光軸が水平線に対して所定角度だけ下方を向くように設置され、室内機100が設置されている室内を適切に撮像できるようになっている。また、撮像手段110は、空調室内を経時的に撮像して、撮像した画像を画像情報としてA/D変換器120に出力する。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration including control means provided in the air conditioner.
The imaging means 110 is, for example, a CCD (Charge Coupled Device) camera, and is installed at the lower part of the center of the
A/D変換器120は、撮像手段110からアナログ信号として入力される画像情報をデジタル信号に変換し、制御手段130の人体検出部131及び顔検出部132に出力する電子回路である。なお、A/D変換器120を撮像手段110に内蔵することとしてもよい。
The A /
制御手段130は、撮像手段110から入力される画像情報、リモコンReから入力される指令信号、及び各種センサ(図示せず)から入力されるセンサ信号などに応じて、空気調和機Aの動作を統括制御する。
記憶手段140は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)など含んで構成される。そして、ROMに記憶されたプログラムが制御手段130のCPU(Central Processing Unit)によって読み出されてRAMに展開され、実行される。
負荷150は、例えば、室内機100が備える室内ファンモータ(図示せず)、室外機200が備える圧縮機モータ(図示せず)、上下風向板105に設置される上下風向板用モータ(図示せず)、左右風向板104に設置される左右風向板用モータ(図示せず)を含んでいる。これらの負荷150は、制御手段130の駆動制御部137から入力される駆動信号に従って駆動する。
The
The
The
<制御手段の構成>
図3に示すように、制御手段130は、人体検出部131と、顔検出部132と、統合処理部133と、移動量算出部134と、活動量算出部135と、補正値算出部136と、駆動制御部137と、を備えている。
人体検出部131は、撮像手段110から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の頭部を含む人体を検出し、当該人体に関する情報(以下、人体情報と記す。)を記憶手段140に格納する。ちなみに、「頭部を含む人体を検出する」とは、頭部(頭領域)、肩部(肩領域)、及び足部(足領域)を含む全身を検出する場合を含んでいる。
なお、人体検出部131の処理は、後記する顔検出部132の処理と比較して粗い画素間隔で実行される。
<Configuration of control means>
As shown in FIG. 3, the control means 130 includes a human
The human
Note that the process of the human
顔検出部132は、撮像手段110から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに在室者の顔を検出し、当該顔に関する情報(以下、顔情報と記す。)を記憶手段140に格納する。
以下では、粗い画素間隔で人体を検出する人体検出処理と、細かい画素間隔で顔を検出する処理と、を経時的に切替えて実行する場合について説明する。
The
In the following, a case will be described in which human body detection processing for detecting a human body with a coarse pixel interval and processing for detecting a face with a fine pixel interval are performed while being switched over time.
統合処理部133は、人体検出部131の処理と、顔検出部132の処理とを経時的に切替えて実行すると共に、人体検出部131によって検出される人体と、顔検出部132によって検出される顔とを、人体と顔との位置関係に基づいて対応させ、記憶手段140に格納する。
例えば、ある時刻に人体を検出し、前記時刻より後の時刻に顔を検出した場合に、検出された人体と顔とが同一人物のものであるか否かを判定する必要がある。統合処理部133は、検出された人体と顔とが同一人物のものであると判定した場合、識別情報であるラベリング値を用いて各画像情報を対応付ける。
なお、ラベリング値を用いた対応付けの詳細については、後記する。
The
For example, when a human body is detected at a certain time and a face is detected at a time later than the time, it is necessary to determine whether or not the detected human body and the face belong to the same person. If the
Details of the association using the labeling value will be described later.
移動量算出部134は、人体検出部131によって検出される人体の位置及び大きさ、又は、顔検出部132によって検出される顔の位置及び大きさの経時的変化に基づいて、前記したラベリング値で対応付けられる在室者の移動量を算出する。そして、移動量算出部134は、算出した移動量をラベリング値と対応付けて活動量算出部135に出力する。
なお、「移動量」とは、実世界の空間内において在室者が所定時間内に移動したと推定される距離を意味している。
The movement
The “movement amount” means a distance estimated that the occupant has moved within a predetermined time in the real world space.
活動量算出部135は、移動量算出部134によって算出される移動量に基づいて在室者の活動量を算出する。そして、活動量算出部135は、算出した活動量を前記したラベリング値と対応付けて補正値算出部136に出力する。
なお、「活動量」とは、人体の単位表面積あたりの代謝量[W/m2]を意味し、前記した移動量と正の相関がある。
The activity
The “activity amount” means a metabolic amount [W / m 2 ] per unit surface area of the human body, and has a positive correlation with the amount of movement described above.
補正値算出部136は、活動量算出部135によって算出される活動量に応じて、空調制御に用いるパラメータの値を変更し、当該パラメータを駆動制御部137に出力する。
なお、前記パラメータとは、空気調和機Aの設定温度、室外機200が備える圧縮機モータ(図示せず)の回転速度、及び圧縮機モータ(図示せず)に供給される最大電流量のうち少なくとも一つを含む。また、前記パラメータとして、室内ファンモータ(図示せず)の回転速度、上下風向板用モータ(図示せず)の駆動、及び左右風向板用モータ(図示せず)の駆動も含んでいる。
The correction
The parameters include the set temperature of the air conditioner A, the rotational speed of the compressor motor (not shown) included in the outdoor unit 200, and the maximum amount of current supplied to the compressor motor (not shown). Including at least one. Further, the parameters include the rotational speed of an indoor fan motor (not shown), the driving of an up / down air direction plate motor (not shown), and the driving of a left / right air direction plate motor (not shown).
駆動制御部137は、リモコン受信部Qを介してリモコンReから入力されるリモコン信号、及び、温度検出器(図示せず)などのセンサ類から入力されるセンサ信号に応じて、空気調和機Aの負荷150(室内ファンモータ、圧縮機モータ、上下風向板用モータ、左右風向板用モータなど)の駆動を制御する。さらに、駆動制御部137は、前記情報に加えて、補正値算出部136から入力される補正量に応じて、負荷150の制御を変更する。
なお、補正値算出部136及び駆動制御部137は、活動量算出部135によって算出される活動量に応じて空調制御を変更する「制御変更部」に相当する。
The
The correction
<制御手段の処理手順>
次に、図5を参照しつつ、図4を用いて制御手段130が実行する一連の処理の概要を説明する。図4は、制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
図4のステップS101において制御手段130は、nの値を1に設定し(n=1)、記憶手段140に格納する。ちなみに、nは、前記した移動量及び活動量を算出する回数をカウントするために用いられる値である。
<Processing procedure of control means>
Next, an outline of a series of processes executed by the
In step S <b> 101 of FIG. 4, the
図4のステップS102において制御手段130は、処理を開始してから(つまり、STARTの時刻から)所定時間Δt1が経過したか否かを判定する。なお、所定時間Δt1は予め設定された時間(例えば、数msec)であり、記憶手段140に格納されている。
処理を開始してから所定時間Δt1が経過した場合(S102→Yes)、制御手段130の処理はステップS103に進む。一方、処理を開始してから所定時間Δt1が経過していない場合(S102→No)、制御手段130はステップS102の処理を繰り返す。
In step S102 of FIG. 4, the control means 130 determines whether or not a predetermined time Δt1 has elapsed since the start of processing (that is, from the time of START). The predetermined time Δt1 is a preset time (for example, several milliseconds) and is stored in the
When the predetermined time Δt1 has elapsed since the start of the process (S102 → Yes), the process of the
ステップS103において制御手段130は、撮像手段110からの画像情報の入力を受け付け、当該画像情報を記憶手段140に格納する。
例えば、図5(a)に示すようなRGB画像に対応する画像情報が撮像手段110によって撮像され、A/D変換部を介して制御手段130の人体検出部131に入力される。
In step S <b> 103, the
For example, image information corresponding to an RGB image as shown in FIG. 5A is captured by the
次に、図4のステップS104において制御手段130は、記憶手段140から画像情報を読み出して、人体検出処理を実行する。そして、制御手段130は、人体画像を特徴付ける情報(つまり、人体情報)と、人体ごとの識別記号である人体ラベリング値とを対応付けて、記憶手段140に格納する(図9(a)参照)。
ちなみに、人体検出処理を行う際に、制御手段130は、後記する顔検出処理と比較して粗い画素間隔で在室者の人体を検出する。これによって、制御手段130が人体検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
Next, in step S104 of FIG. 4, the
Incidentally, when performing the human body detection process, the
例えば、図5(a)において略全身が撮像手段110によって撮像される在室者A,B,Cは、人体検出部131によって符号A1,B1,C1(図5(b)参照)に示す粗い2値画像として検出される。一方、身体の一部(頭部、肩部)のみが撮像手段110によって撮像される在室者D(図5(a)参照)に関しては、人体が検出されない(図5(b)参照)。
For example, the occupants A, B, and C whose substantially whole body is imaged by the
次に、図4のステップS105において制御手段130は、記憶手段140から画像情報を読み出して、顔検出処理を実行する。そして、制御手段130は、顔画像を特徴付ける情報(つまり、顔情報)と、顔ごとの識別記号である顔ラベリング値とを対応付けて、記憶手段140に格納する(図9(b)参照)。
例えば、図5(a)において顔が撮像手段110によって撮像される在室者A,B,Dは、顔検出部132によって符号A2,B2,D2(図5(c)参照)に示す顔画像として検出される。一方、後ろを向いている在室者C(図5(a)参照)に関しては、顔が検出されない(図5(c)の符号C1参照)。
Next, in step S105 in FIG. 4, the
For example, occupants A, B, and D whose faces are imaged by the
次に、図4のステップS106において制御手段130は、人体検出処理(S104)によって取得した人体情報と、顔検出処理(S105)によって取得した顔情報とを、前記したそれぞれのラベリング値を用いて対応付ける。すなわち、人体検出処理によって検出されるそれぞれの人体の頭部の中心位置と、顔検出処理によって検出される顔の中心位置とが所定距離以内である場合に、当該人体と顔とをラベリング値を用いて対応付ける。
これによって、人体検出処理によって検出される人体と、顔検出処理によって検出される顔とが、同一の在室者に対応するか否かを適切に判定できる。
Next, in step S106 of FIG. 4, the control means 130 uses the respective labeling values for the human body information acquired by the human body detection process (S104) and the face information acquired by the face detection process (S105). Associate. That is, when the center position of the head of each human body detected by the human body detection process and the center position of the face detected by the face detection process are within a predetermined distance, a labeling value is set between the human body and the face. Use to associate.
This makes it possible to appropriately determine whether the human body detected by the human body detection process and the face detected by the face detection process correspond to the same occupant.
次に、図4のステップS107において制御手段130は、前記したラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの移動量を算出する。そして、制御手段130は、算出した移動量を、ラベリング値に対応付けて記憶手段140に格納する。
図5に示す例では、顔が検出された在室者A,B,D(図5(a)参照)に関しては、顔画像A2,B2,D2(図5(c)参照)に対応する顔情報を用いて移動量を算出する。
一方、顔を検出できなかったものの、人体が検出された在室者C(図5(a)参照)に関しては、人体画像C1(図5(c)参照)に対応する人体情報を用いて移動量を算出する。
Next, in step S107 of FIG. 4, the control means 130 calculates the movement amount for each occupant associated with the labeling value. The
In the example shown in FIG. 5, the occupants A, B, and D (see FIG. 5A) in which the face is detected correspond to the face images A2, B2, and D2 (see FIG. 5C). The amount of movement is calculated using the information.
On the other hand, the occupant C (see FIG. 5A) in which the human body was detected although the face could not be detected moved using the human body information corresponding to the human body image C1 (see FIG. 5C). Calculate the amount.
ステップS108において制御手段130は、前記したラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの活動量を算出する。
そして、制御手段130は、算出した活動量を、ラベリング値に対応付けて記憶手段140に格納する。なお、前記したnの値が2以上である場合、制御手段130は、ラベリング値によって対応付けられる在室者ごとに活動量を逐次積算していく(つまり、和を計算する)。
In step S108, the
Then, the
ステップS109において制御手段130は、nの値がNに等しいか否かを判定する。なお、Nは予め設定された自然数であり、記憶手段140に格納されている。
nの値がNに等しい場合(S109→Yes)、制御手段130の処理はステップS111に進む。一方、nの値がNに等しくない場合(S109→No)、制御手段130の処理はステップS110に進む。
ステップS109において制御手段130は、nの値をインクリメントする。すなわち、ステップS101において設定したnの値「1」をインクリメントして「2」とする。
このようにして、制御手段は、ステップS102〜108の処理を繰り返しN回実行する。
In step S109, the control means 130 determines whether or not the value of n is equal to N. N is a natural number set in advance and is stored in the
When the value of n is equal to N (S109 → Yes), the process of the
In step S109, the control means 130 increments the value of n. That is, the value “1” of n set in step S101 is incremented to “2”.
In this way, the control means repeatedly executes the processes of steps S102 to S108 N times.
ステップS111において制御手段130は、空調制御の補正値を算出する。すなわち、制御手段130は、ラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの活動量(時間Δt1×Nの間での活動量)に基づいて、空調制御の補正値を算出する。
なお、当該補正値の算出には、室内での活動量の分布(左領域と右領域の分布など)を用いたり、特定の在室者の位置及び活動量を用いたりすることができる。
In step S111, the control means 130 calculates a correction value for air conditioning control. That is, the control means 130 calculates the correction value for the air conditioning control based on the activity amount for each occupant associated with the labeling value (activity amount during the time Δt1 × N).
In addition, the calculation of the correction value can use the distribution of activity amount in the room (the distribution of the left region and the right region, etc.) or the position and activity amount of a specific occupant.
ステップS112において制御手段130は、ステップS111で算出した補正値を用いて空調制御の変更処理を実行する。すなわち、制御手段130の駆動制御部137が、前記したリモコン信号及びセンサ信号に加えて、活動量に基づいて算出された補正値を用いて空調制御の変更処理を実行する。
In step S112, the
<各処理の詳細>
(1.人体検出処理)
図6は、人体検出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS201において制御手段130は、2値化処理を実行する。すなわち、制御手段130は、A/D変換器120を介して撮像手段110から入力された画像情報を記憶手段140から読み出し、RGB画像を2値化画像に変換する。なお、当該2値化処理は、例えば、予め設定された複数画素間隔でRGB画像を分割し、それぞれの領域(例えば、5×5画素の領域)における輝度値の合計を用いて2値化を実行する。これによって、粗い画素間隔で人体認識を実行して演算量を低減し、制御手段130の負荷を軽減すると共に処理を高速化できる。
<Details of each process>
(1. Human body detection process)
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the human body detection process.
In step S201, the
ステップS202において制御手段130は、前記した2値化処理によって取得される2値画像の情報を用いて頭領域を検出する。すなわち、制御手段130は、2値化画像の上から下に向かって横方向のラインの0又は1の分布を調べて、当該分布に基づいて頭部画像の形(略円形)に相当するものが存在するか否かによって頭領域を検出する。
In step S202, the
ステップS203において制御手段130は、2値画像の情報を用いて足領域を検出する。例えば、制御手段130は、2値化画像の下から上に向かって横方向のラインの0又は1の分布を調べ、ステップS202で取得される頭部の下方に足が否かあるか否かによって足領域を検出する。
In step S <b> 203, the
ステップS204において制御手段130は、人体中心を算出する。例えば、制御手段130は、ステップS202で取得される頭領域と、ステップS203で取得される足領域の位置に基づいて、人体の中心(又は重心)位置である人体中心を算出する。ちなみに、当該人体中心の情報は、所定の画素を特定する位置情報(縦方向位置、横方向位置)として取得される。
In step S204, the control means 130 calculates the human body center. For example, the
ステップS205において制御手段130は、肩領域を抽出する。例えば、制御手段130は、例えば、頭領域の上端から足領域の下端までの画素数と、頭領域及び足領域を基準として推定される肩領域の位置の画素値が1であるか否かによって、肩領域の抽出処理を実行する。
In step S205, the
ステップS206において制御手段130は、ステップS201〜S205の処理で取得された情報を、在室者を識別するためのラベリング値と対応付けて、人体情報として記憶手段140に格納する。
このような処理によって、図5(b)に示す人体画像に関する人体情報を取得することができる。
In step S206, the
By such processing, human body information related to the human body image shown in FIG. 5B can be acquired.
(2.顔検出処理)
図7は、顔検出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS301において制御手段130は、フィルタ処理を実行して画像情報からノイズを除去する。すなわち、制御手段130は、撮像手段110によって撮像された画像に関する情報を記憶手段140から読み出し、例えば、ウェーブレット変換を用いてRGB画像情報からノイズを除去する。
(2. Face detection processing)
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the face detection process.
In step S301, the
ステップS302において制御手段130は、顔領域を検出する。例えば、制御手段130は、前記したノイズが除去されたRGB画像情報についてカラー・ヒストグラムを取得し、記憶手段140に予め記憶されている顔画像のカラー・ヒストグラムとの差分が所定値以下である領域を、顔領域として検出する。
ステップS303において制御手段130は、口領域を検出する。すなわち、制御手段130は、ステップS202で検出した顔領域の中で、予め記憶手段140に記憶されている口マスク画像情報と比較することで、口領域を検出する。
ステップS304において制御手段130は、目領域を検出する。すなわち、制御手段130は、ステップS202で検出した顔領域の中で、予め記憶手段140に記憶されている目マスク画像情報と比較することで、目領域を検出する。
In step S302, the
In step S303, the control means 130 detects the mouth area. That is, the
In step S304, the control means 130 detects the eye area. That is, the
ステップS305において制御手段130は、ステップS301〜S304の処理で取得された情報を、在室者を識別するためのラベリング値と対応付けて、顔情報として記憶手段140に格納する(図9(b)参照)。
このような処理によって、図5(c)に示す顔画像に関する顔情報を取得することができる。
In step S305, the
Through such processing, face information relating to the face image shown in FIG. 5C can be acquired.
(3.ラベリング値による対応付け)
次に、図8を用いて制御手段130が実行するラベリング値を用いた対応付けの処理について説明する。
図8のステップS401において制御手段130は、kの値を1に設定し(k=1)、記憶手段140に格納する。ちなみに、kは、人体検出処理(図4のS104参照)によって検出されたM個の人体に関する処理を行う際に、逐次インクリメントされる値である。
(3. Association by labeling value)
Next, the association process using the labeling value executed by the
In step S401 of FIG. 8, the
ステップS402において制御手段130は、距離Lが所定距離L0以下であるか否かを判定する。ちなみに、距離Lとは、前記したkの値に対応する特定の人体画像の頭部中心と、顔検出処理によって検出される顔中心との距離(画素数)である。つまり、制御手段130は、人体画像の頭部中心から所定距離L0以内に位置する顔領域があるか否かを判定する。
L≦L0となる顔領域がある場合(S402→Yes)、制御手段130の処理はステップS403に進む。一方、L≦L0となる顔領域がない場合(S402→No)、制御手段130の処理はステップS404に進む。
Control means 130 in step S402, the distance L is equal to or less than the predetermined distance L 0. Incidentally, the distance L is the distance (number of pixels) between the head center of a specific human body image corresponding to the value of k and the face center detected by the face detection process. That is, the control means 130 determines whether or not there is a face area located within a predetermined distance L 0 from the head center of the human body image.
If there is a face area satisfying L ≦ L 0 (S402 → Yes), the process of the
ステップS403において制御手段130は、k=1に対応する顔画像のラベリング値(顔ラベリング値)を、その在室者のラベリング値として記憶手段140に格納する。これによって、人体検出と顔検出とによってそれぞれ検出される在室者の同一性を、ラベリング値で紐付けることによって確保できる。また、人体検出と顔検出との両方によって認識された在室者に関しては、後記する移動量を算出する際に優先的に顔画像を使用することができる。
ステップS404において制御手段130は、人体ラベリング値を在室者のラベリング値として記憶手段140に格納する。これによって、顔を検出できない場合でも、人体画像を用いて移動量を算出することができる。
In step S403, the
In step S404, the
図9(a)は、人体検出された在室者と人体ラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、図5(a)に示す在室者Cに関して人体画像情報を取得すると(図5(b)のC1参照)、制御手段130は、前記した人体検出処理において当該画像情報を人体ラベリング値「bbbC」に対応付けて記憶手段140に格納する。
なお、図5(a)に示す在室者Dについては人体検出されなかったため、人体ラベリング値は付けられていない(図9(a)参照)。
FIG. 9A is a table showing a correspondence relationship between the occupants detected in the human body and the human body labeling values. For example, when the human body image information is acquired for the occupant C shown in FIG. 5A (see C1 in FIG. 5B), the
In addition, since the human body was not detected about the occupant D shown to Fig.5 (a), the human body labeling value is not attached (refer Fig.9 (a)).
図9(b)は、顔検出された在室者と顔ラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、図5(b)に示す在室者Dに関して顔情報を取得すると(図5(c)のD2参照)、制御手段130は、前記した顔検出処理において当該顔情報を顔ラベリング値「fffD」に対応付けて記憶手段140に格納する。
なお、図5(a)に示す在室者Cについては顔検出されなかったため、顔ラベリング値は付けられていない(図9(b)参照)。
FIG. 9B is a table showing the correspondence between the occupants whose faces are detected and the face labeling values. For example, when face information is acquired for the occupant D shown in FIG. 5B (see D2 in FIG. 5C), the
Note that the face labeling value is not assigned to the occupant C shown in FIG. 5A because no face is detected (see FIG. 9B).
図9(c)は、在室者とラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、在室者Aの人体画像A1(図5(b)参照)の頭部中心と、顔画像A2(図5(c)参照)の顔中心との距離Lが所定距離L0以内となっている場合(図8のS402→Yes)、制御手段130はこれらが同一人物の画像であると認識する。そして、当該在室者に付けるラベリング値として、顔ラベリング値である「fffA」を採用する(図9(c)参照)。
つまり、制御手段130は、後記する移動量の算出処理に関して、顔ラベリング値fffAに紐付けられている画像情報A2(図5(c)参照)を用いる。これによって、在室者の移動量及び活動量を正確に算出することができる。
FIG. 9C is a table showing the correspondence between the occupants and the labeling values. For example, it the head center of the occupants body images A A1 (see FIG. 5 (b)), the distance L between the face center of the face image A2 (see FIG. 5 (c)) is within the predetermined distance L 0 (S402 → Yes in FIG. 8), the control means 130 recognizes that these are images of the same person. Then, the face labeling value “fffA” is adopted as the labeling value assigned to the occupant (see FIG. 9C).
That is, the
一方、図5(a),(c)に示すように、撮像手段110に背を向けている在室者Cに関しては、顔が検出されない。このような場合(図8のS402→No)、制御手段130は、在室者Cに付けるラベリング値として、人体ラベリング値である「bbbC」を採用する(図9(c)参照)。
つまり、制御手段130は、後記する移動量の算出処理に関して、人体ラベリング値bbbCに紐付けられている画像情報C1(図5(c)参照)を用いる。これによって、在室者が撮像手段110に背を向けている場合や、逆光で顔が検出できない場合でも、その在室者の活動量を算出することができる。
On the other hand, as shown in FIGS. 5A and 5C, no face is detected for the occupant C whose back is facing the
That is, the
再び、図8に戻って説明を続ける。
ステップS405において制御手段130は、k=Mであるか否かを判定する。なお、Mの値は検出された在室者の数であり、図5(b)に示す例ではM=4である。
k=Mである場合(S405→Yes)、制御手段130は、ラベリング値を用いた対応付けの処理を終了し、移動量の算出に進む(図4のステップS107参照)。一方、k=Mでない(S405→No)、制御手段130の処理はステップS406に進む。
ステップS406において制御手段130は、kの値をインクリメントし、ステップS402の処理に戻る。
Returning to FIG. 8, the description will be continued.
In step S405, the
When k = M (S405 → Yes), the
In step S406, the control means 130 increments the value of k, and returns to the process of step S402.
このようにして、制御手段130は、ラベリング値によって人体画像情報と顔画像とを紐付けて在室者の同一性を確保しながら、顔画像情報を優先的に活動量算出処理の対象として採用する(図5(c)、図9(c)参照)。また、顔画像が検出できなかったものについては人体画像情報を活動量算出処理の対象として採用する(図5(c)、図9(c)参照)。
なお、前記した処理が所定時間Δt1(図4参照)ごとに繰り返され、同一の在室者の場合でもある時刻では顔画像を用い、他の時刻では人体情報を用いる場合がある。このように、在室者の同一性を確保しつつ処理対象となる画像の種類を切り替えることによって、在室者の向きや光の当たり具合に関わらず、それぞれの在室者を追跡することができる。
In this way, the control means 130 preferentially adopts the face image information as the target of the activity amount calculation process while associating the human body image information and the face image with the labeling value to ensure the identity of the resident. (See FIGS. 5C and 9C). In addition, human body image information is adopted as an object of activity amount calculation processing for those for which face images could not be detected (see FIGS. 5C and 9C).
It should be noted that the above-described processing is repeated every predetermined time Δt1 (see FIG. 4), and a facial image may be used at a time that may be the same occupant and human body information may be used at other times. In this way, by switching the type of image to be processed while ensuring the identity of the occupants, it is possible to track each occupant regardless of the direction of the occupants and the lighting conditions. it can.
(3.移動量の算出処理)
次に、図11を参照しつつ、図10を用いて制御手段130が実行する移動量算出処理について説明する。
ステップS501において制御手段130は、撮像手段110の撮像面pでの顔の像の横幅P2(図11(b)参照)を算出する。なお、人体は検出できたものの顔を検出できなかった在室者に関しては、撮像面pでの人体像の頭部の横幅を算出する。
ちなみに、顔の像の横幅P2は、顔の像の横方向の最大画素数に1画素当たりの横幅を乗算することで算出できる。
(3. Movement amount calculation process)
Next, the movement amount calculation process executed by the
In step S501, the
Incidentally, the width P 2 of the image of the face can be calculated by multiplying the width of 1 pixel per the maximum number of pixels in the horizontal direction of the image of the face.
ステップS502において制御手段130は、撮像面pでの顔(又は頭部)の中心位置の変化量を用いて、在室者の左右上下方向での移動量ΔXを算出する。
例えば、図11(a)に示す状態から在室者が(撮像手段110から見て)右側の手間に向かって移動して(右向きにΔX、手前側に向かってΔYだけ移動して)、図11(b)の状態となった場合を考える。このときの移動量ΔXは、以下に示す(式1)を用いて算出することができる。
なお、(式1)において、符号Hは在室者の顔(又は頭部)の横幅であり、所定値として予め記憶手段140に格納されている。また、符号x1は移動前の顔の像の中心位置であり、符号x2は移動後の顔の像の中心位置である。また、上下方向の移動量も同様の方法で算出できる。
In step S502, the
For example, the occupant moves from the state shown in FIG. 11A toward the right hand (as viewed from the imaging means 110) (ΔX toward the right and ΔY toward the near side), Consider the case of 11 (b). The movement amount ΔX at this time can be calculated using (Equation 1) shown below.
In (Expression 1), symbol H is the width of the occupant's face (or head), and is stored in advance in the
次に、図10のステップS503において制御手段130は、撮像面pでの顔(又は頭部)の横幅の変化量を用いて、以下に示す(式2)により在室者の奥方向の移動量ΔYを算出する。
なお、(式2)において符号D1は移動前の在室者からレンズgまでの距離であり、符号D2は移動後の在室者からレンズgまでの距離である。また、符号P1は移動前における撮像面pの顔の像の横幅であり、符号P2は移動後における撮像面pの顔の像の横幅である。また、符号Fはレンズgから撮像面pまでの距離である。
Next, in step S503 of FIG. 10, the control means 130 uses the amount of change in the width of the face (or head) on the imaging surface p to move the occupant in the back direction according to (Equation 2) below. The amount ΔY is calculated.
In (Expression 2), the symbol D 1 is the distance from the occupant before the movement to the lens g, and the symbol D 2 is the distance from the occupant after the movement to the lens g. Further, reference numeral P 1 is the horizontal width of the image of the face of the imaging plane p before moving, reference numeral P 2 is the horizontal width of the image of the face of the imaging plane p after movement. Reference symbol F is a distance from the lens g to the imaging surface p.
次に、図10のステップS504において制御手段130は、左右方向の移動量ΔXと、奥方向の移動量ΔYとを用いて、以下に示す(式3)により在室者の実際の移動量ΔDを算出する。 Next, in step S504 in FIG. 10, the control means 130 uses the movement amount ΔX in the left-right direction and the movement amount ΔY in the back direction, and the actual movement amount ΔD of the occupant according to (Equation 3) shown below. Is calculated.
このようにして、制御手段130は、前記した所定時間Δt1(図4のS102参照)ごとの在室者の移動量ΔDを、左右上下方向の移動量と、奥方向の移動量とに基づいて算出する。したがって、在室者ごとの移動量を正確に算出できる。
次に、ステップS505において制御手段130は、算出した在室者の移動量ΔDを、当該在室者のラベリング値に対応付けて記憶手段140に記憶させる。
In this way, the control means 130 determines the movement amount ΔD of the occupant for each predetermined time Δt1 (see S102 in FIG. 4) based on the movement amount in the horizontal and vertical directions and the movement amount in the back direction. calculate. Therefore, the movement amount for each occupant can be accurately calculated.
Next, in step S505, the
ここで、図12、図13を用いて、各在室者の所定時間Δt1(図4参照)ごとの移動量の算出について説明する。なお、ここでは、所定時間Δt1=1secとしている。
例えば、時刻9時15分00秒において、図12(a)に示す画像が撮像手段110によって撮像され、時刻9時15分01秒において、図12(b)に示す画像が撮像されたとする。ちなみに、図12(a)で撮像手段110に背を向けていた在室者Cは、図12(b)では撮像手段110に背を向けている。また、在室者Aが撮像手段110に向かって近づいてきている。
制御手段130は、時刻9時15分00秒から時刻9時15分01秒の間における在室者Aの移動量を算出する場合、図12(a),(b)それぞれの顔画像の位置及び大きさの変化に基づいて移動量7.259(図13参照)を算出し、ラベリング値NNNAに対応付けて記憶手段140に格納する(図13参照)。
Here, calculation of the amount of movement for each occupant for each predetermined time Δt1 (see FIG. 4) will be described with reference to FIGS. Here, the predetermined time Δt1 = 1 sec.
For example, assume that the image shown in FIG. 12A is captured by the
When calculating the movement amount of the occupant A between the time 9:15:00 and the time 9:15:01, the
また、時刻9時15分02秒において、図12(c)に示す画像が撮像手段110によって撮像され、時刻9時15分03秒において、図12(d)に示す画像が撮像されたとする。ちなみに、図12(c)で撮像手段110に顔を向けていた在室者Bは、図12(d)では撮像手段110に背を向けている。また、図12(c)では撮像されていなかった在室者Dが、図12(d)では撮像されている。
制御手段130は、時刻9時15分02秒から時刻9時15分03秒の間における在室者Bの移動量を次のようにして算出する。すなわち、制御手段130は、図12(c)の顔画像の位置及び大きさと、図12(d)の人体画像の頭部の位置及び大きさとに基づいて、在室者Bの移動量1.268(図13参照)を算出し、ラベリング値NNNBに対応付けて記憶手段140に格納する(図13参照)。
Further, it is assumed that the image shown in FIG. 12C is picked up by the imaging means 110 at time 9:15:02, and the image shown in FIG. 12D is picked up at time 9:15:03. Incidentally, the resident B who faced the
The control means 130 calculates the movement amount of the occupant B between the time 9:15:02 and the time 9:15:03 as follows. That is, the
このようにして、制御手段130は、経時的に変化する在室者の顔の位置及び大きさ(横幅)の変化、又は、頭部の位置及び大きさ(横幅)の変化に基づいて移動量を算出し、ラベリング値と対応付けて記憶手段140に格納する。
In this way, the control means 130 moves based on changes in the position and size (width) of the occupant's face that change over time, or changes in the position and size (width) of the head. Is stored in the
(4.活動量の算出処理)
図14は、在室者の所定時間当たりの移動量と、活動量との関係を示すグラフである。
制御手段130は活動量を算出する際に、前記した所定時間Δt1(図4参照)ごとの移動量ΔDを逐次算出して積算し、所定時間Δt1×N(図4参照)での合計移動量を算出する。
また、所定時間Δt1×N当たりの移動量が大きくなるにしたがって活動量も大きくなるように、図14のグラフに相当する情報が予め記憶手段140に格納されている。
制御手段130は、前記した移動量を算出し、当該移動量に対応する活動量を算出し、前記したラベリング値と対応付けて記憶手段140に格納する。
(4. Activity amount calculation processing)
FIG. 14 is a graph showing the relationship between the amount of movement of a person in the room per predetermined time and the amount of activity.
When calculating the amount of activity, the control means 130 sequentially calculates and accumulates the movement amount ΔD for each predetermined time Δt1 (see FIG. 4), and totals the movement amount in the predetermined time Δt1 × N (see FIG. 4). Is calculated.
Further, information corresponding to the graph of FIG. 14 is stored in advance in the
The
(5.補正値の算出処理)
次に、一例として、所定時間Δt1×Nの間で検出したそれぞれの在室者の活動量の合計値を用いて、空気調和機Aの設定温度の補正値を算出する場合について説明する。
図15(a),(b)は、活動量と設定温度の補正値との関係を示すグラフである。制御手段130は、リモコンReから受信して記憶手段140に格納されている運転モード(冷房運転/暖房運転)に応じて補正値の算出方法を切り替える。
(5. Correction value calculation processing)
Next, as an example, a case will be described in which a correction value for the set temperature of the air conditioner A is calculated using the total amount of activity of each occupant detected during a predetermined time Δt1 × N.
FIGS. 15A and 15B are graphs showing the relationship between the amount of activity and the correction value of the set temperature. The
[5−1.冷房時での補正値の算出処理]
すなわち、図15(a)に示す冷房時の場合、制御手段130は、算出した活動量が大きくなるほど設定温度の補正値を小さくする。ここで、「設定温度」とは、リモコンReから入力される設定温度情報と、前記した活動量とを用いて制御手段130により算出され、駆動制御部137によって参照される値である。
なお、活動量が0以上W1未満の範囲内である場合には、人がいない可能性が高いため、設定温度の補正値を高くするように設定されている。
[5-1. Correction value calculation process during cooling]
That is, in the case of cooling shown in FIG. 15A, the
When the activity amount is in the range of 0 or more and less than W1, there is a high possibility that there is no person, so the correction value of the set temperature is set to be high.
[5−2.暖房時での補正値の算出処理]
また暖房時において制御手段130は、算出した活動量が0以上W1未満である場合、設定温度の補正値T8(<0)の絶対値を大きくする。つまり、活動量が極めて小さい場合、制御手段130は在室者がいないと判定し、消費電力を低減するために設定温度を低くする。
なお、前記した在室者がいるか否かの判定には、活動量だけでなく、人体検出部131又は顔検出部132によって在室者が検出されたか否かも考慮することが好ましい。
また、活動量W1以上の領域において、制御手段130は、活動量の値が大きくなるほど補正値(<0)の絶対値を大きくする(つまり、設定温度を下げる)。
[5-2. Correction value calculation process during heating]
When heating, the control means 130 increases the absolute value of the set temperature correction value T8 (<0) when the calculated activity amount is 0 or more and less than W1. That is, when the amount of activity is extremely small, the
In addition, it is preferable to consider not only the amount of activity but also whether the occupant is detected by the human
In the region where the activity amount is W1 or more, the
このようにして、室内での活動量に快適な空調を行いつつ、消費電力を低減することができる。また、在室者の活動量が大きいほど設定温度を低くすることによって、快適性に優れた空気調和機Aを提供することができる。 In this way, power consumption can be reduced while performing comfortable air conditioning on the amount of activity in the room. Moreover, the air conditioner A excellent in comfort can be provided by lowering the set temperature as the amount of activity of the occupants increases.
(6.空調制御の変更処理)
[1.活動量の分布に応じた風向制御]
図16は、空調制御の変更処理の流れを示すフローチャートである。なお、図16では、一例として、暖房運転時に室内の左領域、中央領域、右領域のいずれの方向に送風するかを決定する場合について説明する。
ステップS601において制御手段130は、活動量算出処理で算出した活動量が、所定値W以上であるか否かを判定する。なお、所定値Wは、予め設定された活動量の値である。活動量が所定値W以上である場合(S601→Yes)、制御手段130の処理はステップS602に進む。一方、活動量が所定値W未満である場合(S601→No)、制御手段130の処理はステップS606に進む。
(6. Air conditioning control change process)
[1. Wind direction control according to activity distribution]
FIG. 16 is a flowchart showing the flow of the air conditioning control change process. In addition, in FIG. 16, the case where it determines in any direction of a room | chamber left area | region, a center area | region, and a right area | region at the time of heating operation is demonstrated as an example.
In step S601, the
ステップS602において制御手段130は、設定温度を所定値ΔTだけ低下させる。例えば、暖房運転時の活動量が、図15(b)に示すW3以上W4未満の範囲内にある場合、制御手段130は設定温度に補正値T7(<0)を加算し、設定温度を|T7|(=ΔT)だけ低下させる。
ステップS603において制御手段130は、左右領域の活動量の差がΔW以上であるか否かを判定する。なお、前記したΔWの値は、予め設定されて記憶手段140に格納されている。
なお、前記の判定処理で用いられる活動量は、室内の左側領域にいる在室者の時々刻々の活動量を加算した値と、室内の右側領域にいる在室者の時々刻々の活動量を加算した値である。
In step S602, the
In step S603, the
The amount of activity used in the determination process is the sum of the amount of activity of the occupants in the room on the left and the amount of activity of the occupants in the room on the right. It is the added value.
左右領域の活動量の差がΔW以上である場合(S603→Yes)、制御手段130の処理はステップS604に進む。一方、左右領域の活動量の差がΔW未満である場合(S603→No)、制御手段130の処理はステップS605に進む。
ステップS604において制御手段130は、活動量の小さい方の領域(例えば、右側領域)に向けて、設定温度が補正された温風を送風する。
ステップS605において制御手段130は、空調室内の中央に向けて、設定温度が補正された温風を送風する。
ちなみに、ステップS604,605の処理における風向制御は、室内機100の下部に設けられた回動軸(図示せず)を支点にして左右風向板用モータ(図示せず)を駆動させ、左右風向板104の向きを変更することにより行う。
When the difference between the activity amounts in the left and right regions is greater than or equal to ΔW (S603 → Yes), the process of the
In step S <b> 604, the
In step S605, the control means 130 blows warm air whose set temperature is corrected toward the center of the air-conditioned room.
Incidentally, the wind direction control in the processing of steps S604 and 605 is performed by driving a left and right wind direction plate motor (not shown) with a rotating shaft (not shown) provided at the lower part of the
ステップS601において活動量が所定値W未満であった場合(S601→No)、制御手段130は通常運転を行う(S606)。
このように、活動量の小さい領域に重点的に温風を送風することで、部屋全体の温度分布を均一化できる。また、暖房運転の設定温度を下げることで、空調に要する消費電力を削減することができる。
If the activity amount is less than the predetermined value W in step S601 (S601 → No), the control means 130 performs normal operation (S606).
In this way, the temperature distribution of the entire room can be made uniform by intensively blowing the hot air to the region where the amount of activity is small. Moreover, the power consumption required for air conditioning can be reduced by lowering the set temperature of the heating operation.
[2.在室者の位置及び活動量に応じた風向制御]
図17は、空調制御の変更処理の他の例を示すフローチャートである。なお、図17では、冷房運転を行う場合において在室者の位置及び活動量に応じて風向制御を行う場合について説明する。
ステップS701,S702,S704は、それぞれ図6のステップS601,S602,S606と同様であるから、説明を省略する。
[2. Wind direction control according to occupant position and activity]
FIG. 17 is a flowchart illustrating another example of the air conditioning control change process. In addition, FIG. 17 demonstrates the case where wind direction control is performed according to a person's position and activity amount in the case of performing a cooling operation.
Steps S701, S702, and S704 are the same as steps S601, S602, and S606 in FIG.
ステップS703において制御手段130は、在室者の位置及び活動量に応じた風向制御を実行する。
例えば、空調室内の右側領域に活動量140W/m2の在室者が存在し、左側領域に活動量60W/m2の在室者が存在する場合、制御手段130は、右側領域に向けて7secだけ冷風を送風し、その後、左側領域に向けて3secだけ冷風を送風する、という制御を順次繰り返す。これによって、それぞれの領域内に位置する在室者の活動量の比(7:3)に応じた風向制御を行うため、在室者にとって快適な空調環境を提供できる。
In step S <b> 703, the
For example, when there is an occupant with an activity amount of 140 W / m 2 in the right area of the air-conditioned room and there are occupants with an activity amount of 60 W / m 2 in the left area, the control means 130 moves toward the right area. The control of blowing cold air for 7 seconds and then blowing cold air for 3 seconds toward the left region is repeated sequentially. As a result, wind direction control is performed according to the ratio (7: 3) of the amount of activity of the occupants located in the respective areas, so that a comfortable air-conditioning environment for the occupants can be provided.
<効果>
本実施形態に係る空気調和機Aによれば、人体検出部131によって取得される人体情報と、顔検出部132によって取得される顔情報とをラベリング値で紐付けることによって、空調室内に存在する在室者を適切に検出することができる。
また、人体検出部131と顔検出部132の両方によって認識された在室者に関しては、優先的に顔画像を使用して移動量を算出することで、在室者の移動量を正確に算出することができる。
<Effect>
According to the air conditioner A according to the present embodiment, the human body information acquired by the human
In addition, regarding the occupants recognized by both the human
また、人体検出部131によって検出されたが、顔検出部132によっては検出されなかった在室者については人体情報を用いて移動量を算出する。したがって、撮像手段110に対して在室者が背を向けている場合や、逆光で在室者の顔が検出できない場合でも、移動量を適切に算出できる。
また、顔検出処理では比較的細かい画素間隔で在室者の顔を検出するが、顔の領域は人体全体の領域の一部分である。したがって、細かい画素間隔で在室者の全身を検出する場合に比べて演算量を低減することができ、在室者の動きを正確にとらえることができる。
また、人体検出処理を行う際には、顔検出処理と比較して粗い画素間隔で在室者の人体を検出する。これによって、制御手段130が人体検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
Further, for the occupants who are detected by the human
Further, in the face detection process, the face of the occupant is detected at a relatively small pixel interval, but the face area is a part of the entire human body area. Therefore, the amount of calculation can be reduced compared with the case where the whole body of the occupant is detected with a fine pixel interval, and the occupant's movement can be accurately captured.
Further, when performing the human body detection process, the human body of the occupant is detected with a coarser pixel interval than the face detection process. Thereby, the processing load when the control means 130 performs the human body detection process can be reduced.
また、本実施形態に係る空気調和機Aでは、所定時間ごとの在室者の移動量を、左右上下方向の移動量と、奥方向の移動量とに基づいて算出する。したがって、在室者ごとの移動量を正確に算出できる
また、空調室内における活動量の総和に応じて、又は、空調室内における活動量の分布と在室者の位置に応じてきめ細かい空調制御を行うため、それぞれの在室者によって快適な空調制御を実現できる。
Further, in the air conditioner A according to the present embodiment, the movement amount of the occupant for each predetermined time is calculated based on the movement amount in the left / right / up / down direction and the movement amount in the back direction. Therefore, the amount of movement for each occupant can be accurately calculated. Detailed air conditioning control is performed according to the sum of the amount of activity in the air-conditioned room or according to the distribution of the amount of activity in the air-conditioned room and the position of the resident. Therefore, comfortable air conditioning control can be realized by each occupant.
≪第2実施形態≫
第2実施形態は、まず、ユーザによる操作応じてリモコンReから入力されるユーザ情報と、撮像手段110により撮像するユーザの顔画像情報とに基づいて、特定のユーザに対応した空調制御を行う点が第1実施形態と異なる。したがって、当該異なる部分について説明し、その他の部分についての説明は省略する。
<< Second Embodiment >>
In the second embodiment, first, air conditioning control corresponding to a specific user is performed based on user information input from the remote controller Re according to a user's operation and user face image information captured by the
(1.ユーザ情報の登録の処理手順)
本実施形態では、まず、制御手段130とリモコンReとが相互に通信を行いつつ、ユーザに対してユーザ情報の入力を促し、リモコン受信部Qを介して入力されたユーザ情報を記憶手段(第1記憶手段)140に格納する。
ここで、ユーザ情報とは、ユーザ名、年齢、性別、暑がりか寒がりかなど、特定のユーザに関する情報である。ユーザの操作によりリモコンReから「登録処理を開始する」旨
の情報がリモコン受信部Qを介して入力されると、制御手段130は、リモコンReと相互に通信を行いつつ、前記したユーザ情報を逐次的に入力するようユーザに促す。
そして、制御手段130は、リモコン受信部Qを介して受信される当該ユーザ情報を記憶手段(第1記憶手段)140に格納する。
(1. User information registration procedure)
In the present embodiment, first, the
Here, the user information is information regarding a specific user, such as a user name, age, sex, whether it is hot or cold. When information indicating that “registration processing is started” is input from the remote controller Re by the user's operation via the remote control receiving unit Q, the
Then, the
次に、制御手段130は、ユーザに対して室内機100に設置された撮像手段110の正面に立つように促し、顔画像検出部によって当該ユーザの顔を検出し、登録したユーザ情報と対応付けて記憶手段140に格納する。
なお、複数のユーザに関するユーザ情報を取得する際には、制御手段130は、それぞれのユーザに対して異なる識別記号を付すこととする。
Next, the
In addition, when acquiring the user information regarding a plurality of users, the
(2.認識結果に応じた空調制御)
図18は、制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
図18に示すステップS201〜205は、図4に示すステップS101〜S105と同様であるから、説明を省略する。
ステップS206において制御手段130は、個人認証の処理を実行する。すなわち、ステップS205で取得した一つ又は複数の顔画像と、前記した登録処理の際に登録された顔画像とを比較することによって個人認証を実行する。なお、個人認証については特徴ベクトルなどを用いた周知の手法を採用すればよいため、説明を省略する。
ステップS207〜S211については、図4に示すステップS106〜S110と同様であるから、説明を省略する。
(2. Air conditioning control according to recognition results)
FIG. 18 is a flowchart showing the flow of processing performed by the control means.
Steps S201 to S205 shown in FIG. 18 are the same as steps S101 to S105 shown in FIG.
In step S206, the
Steps S207 to S211 are the same as steps S106 to S110 shown in FIG.
ステップS212において制御手段130は、認識したユーザに対応して空調制御の補正値を算出する。つまり、記憶手段140に記憶されているユーザを検出した場合、制御手段130は、当該ユーザに対応するユーザ情報を記憶手段140から読み出す。そして、当該ユーザ情報と、ステップS209で積算した活動量に応じて空調制御の補正値を算出する。
例えば、冷房運転時に顔を検出したユーザが「暑がり」である場合、制御手段130は、通常の空調制御よりも設定温度を所定値だけ低くする。そして、左右風向板104及び上下風向板105の向きを制御して、当該ユーザに向けて冷風を送風する。
これによって、登録されたユーザ情報に対応したきめ細かい空調制御を実行することができる。
In step S212, the
For example, when the user who detects the face during the cooling operation is “hot”, the
This makes it possible to execute fine air conditioning control corresponding to the registered user information.
なお、図18に示す例では、所定時間Δt1ごとに個人認証を行うこととしたが、これに限定されない。例えば、所定時間Δt1×N(図18参照)、又は、その他の予め設定された所定時間ごとにユーザ認証を行ってもよい。 In the example shown in FIG. 18, the personal authentication is performed every predetermined time Δt1, but the present invention is not limited to this. For example, user authentication may be performed every predetermined time Δt1 × N (see FIG. 18) or every other predetermined time.
<効果>
本実施形態に係る空気調和機Aによれば、予め撮像手段110を用いてユーザの顔を撮像し、当該ユーザの顔画像情報を取得する。したがって、登録されたユーザが空調室内に存在する場合には、そのユーザを確実に検出することができる。
また、登録されたユーザを検出した場合に、そのユーザによって入力されたユーザ情報を参照し、当該ユーザ情報に応じて空調制御の補正値を算出する。
したがって、登録されたそれぞれのユーザに対応したきめ細かい空調制御を実行することができる。
<Effect>
According to the air conditioner A according to the present embodiment, the user's face is imaged in advance using the
Further, when a registered user is detected, user information input by the user is referred to, and a correction value for air conditioning control is calculated according to the user information.
Therefore, detailed air conditioning control corresponding to each registered user can be executed.
≪第3実施形態≫
第3実施形態は、前記した第1実施形態での処理に加えて、空調室内の間取りを特定する処理を行い、その処理結果に応じた空調制御を実行する。したがって、第1実施形態と重複する部分については説明を省略する。
一般に、空気調和機の室内機が設置されている壁に対向する側に、ドア(その開閉により、人が空調室内に入退出できるドア)が設置されている。したがって、撮像手段110によって当該ドアを撮像し、ドアの位置を特定することができる。
«Third embodiment»
In the third embodiment, in addition to the process in the first embodiment described above, a process for specifying the floor plan of the air-conditioned room is performed, and the air-conditioning control according to the process result is executed. Therefore, the description of the same parts as those in the first embodiment is omitted.
In general, a door (a door through which a person can enter and leave the air-conditioned room by opening and closing the door) is installed on the side facing the wall where the indoor unit of the air conditioner is installed. Therefore, the
(1.ドア領域の特定処理)
制御手段130は、前記した人体検出処理又は顔検出処理によって検出される在室者の時々刻々の位置を記憶手段(第2記憶手段)140に格納する。そして、制御手段130は、撮像手段110の撮像範囲内において検出されていた在室者の人体及び顔が検出されなくなる領域を、ドアが存在する「ドア領域」として特定し、当該ドア領域の位置情報を記憶手段140(第2記憶手段)に格納する。つまり、制御手段130は、在室者が空調室内から出ていく際に、視界(撮像範囲)から在室者が消える領域をドア領域として特定する。
なお、ドア領域の特定は予め設定された期間ごとに行うこととする。
(1. Door area identification process)
The
The door area is specified every preset period.
(2.ドアの位置に応じた空調制御)
制御手段130は、ドア領域におけるドアの開閉状態、及び、空調室内における在室者の有無に応じて空調制御を実行する。
例えば、タイマをかけずに冷房運転を行っている状態でドアが開いており、かつ、所定時間継続して空調室内に人がいない場合には、制御手段130は、在室者がいなくなってから所定時間後に冷房運転を停止する。このような場合、在室者が空調室内から出ていく際に空気調和機Aの運転を停止させることを忘れている可能性が高いため、冷房運転を停止することで、無駄な電力消費を抑えることができる。
(2. Air-conditioning control according to the position of the door)
The control means 130 executes air conditioning control according to the open / closed state of the door in the door area and the presence / absence of a occupant in the air conditioned room.
For example, when the door is open in a cooling operation without using a timer, and there is no person in the air-conditioned room for a predetermined time, the control means 130 waits for the person in the room to disappear. The cooling operation is stopped after a predetermined time. In such a case, since it is highly likely that the occupant has forgotten to stop the operation of the air conditioner A when leaving the air-conditioned room, wasteful power consumption can be reduced by stopping the cooling operation. Can be suppressed.
ちなみに、ドアが開いている状態と閉じている状態とは、例えば、ドア領域の境界周囲の画像パターンを用いて識別することができる。当該識別処理では、ドアが閉じている状態ではドア領域の周囲の画像パターンが略一様であることを利用している。
また、前記した例では、ドアが開いている場合に運転停止する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、ドアが開いている場合に、消費設定を低減させるように設定温度を変更する(冷房運転の場合には上昇させ、暖房運転の場合には低下させる)こととしてもよい。
Incidentally, the open state and the closed state of the door can be identified using, for example, an image pattern around the boundary of the door region. The identification process utilizes the fact that the image pattern around the door area is substantially uniform when the door is closed.
In the above example, the case where the operation is stopped when the door is open has been described, but the present invention is not limited to this. For example, when the door is open, the set temperature may be changed so as to reduce the consumption setting (increase in the case of cooling operation and decrease in the case of heating operation).
<効果>
本実施形態に係る空気調和機Aによれば、撮像手段110によって空調室内に設置されたドアの位置を適切に特定し、ドアの開閉状態に応じた空調制御を行うことができる。すなわち、空調室内のドアが開いており、在室者が一人もいない状態が所定時間継続した場合に空調運転を停止又は弱めることによって、無駄な電力消費を抑えることができる。
<Effect>
According to the air conditioner A according to the present embodiment, it is possible to appropriately specify the position of the door installed in the air-conditioned room by the
≪変形例≫
以上、本発明に係る空気調和機Aについて各実施形態により説明したが、本発明の実施態様はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更などを行うことができる。
例えば、前記した各実施形態では、人体検出処理と顔検出処理とを経時的に切替えて実行する場合について説明したが(図4のステップS104,S105を参照)、これに限らない。
≪Modification≫
As mentioned above, although air conditioner A concerning the present invention was explained by each embodiment, the embodiment of the present invention is not limited to these statements, and various changes etc. can be performed.
For example, in each of the above-described embodiments, the case where the human body detection process and the face detection process are switched over time is described (see steps S104 and S105 in FIG. 4), but the present invention is not limited to this.
例えば、人体検出処理と顔検出処理とを並列的に実行してもよい。この場合、制御手段130は、人体検出処理によって検出される人体頭部と、顔検出処理によって検出される顔との位置関係に基づいて在室者の同一性を、所定時間Δt2ごとに判定する。そして、それぞれの在室者の顔情報(人体のみを検出できた場合には人体情報)に基づいて移動量及び活動量を算出し、第1実施形態と同様の方法で空調制御の変更処理を実行する。
これによって、人体検出処理と顔検出処理とを経時的に切り替える場合と比較して、顔又は人体を検出する時間間隔を小さくして処理を高速化できると共に、より正確に在室者の位置の変化を検出することができる。
For example, the human body detection process and the face detection process may be executed in parallel. In this case, the control means 130 determines the identity of the occupant at every predetermined time Δt2 based on the positional relationship between the human head detected by the human body detection process and the face detected by the face detection process. . Then, the movement amount and the activity amount are calculated based on the face information of each occupant (or the human body information when only the human body is detected), and the air conditioning control change process is performed in the same manner as in the first embodiment. Run.
As a result, the time interval for detecting a face or a human body can be reduced to speed up the process compared with the case where the human body detection process and the face detection process are switched over time, and the position of the occupant can be more accurately determined. Changes can be detected.
また、前記した実施形態では、設定温度の変更により空調制御の変更処理を実行する場合について説明したが、これに限らない。
すなわち、活動量算出処理で算出される活動量に応じて、設定温度、室外機200が備える圧縮機モータ(図示せず)の回転速度、及び圧縮機モータに供給される最大電流量のうち少なくとも一つの制御情報を変更し、変更した当該制御情報を目標値として空調制御を変更することとしてもよい。
In the above-described embodiment, the case where the change process of the air conditioning control is executed by changing the set temperature has been described. However, the present invention is not limited to this.
That is, at least of the set temperature, the rotational speed of the compressor motor (not shown) included in the outdoor unit 200, and the maximum amount of current supplied to the compressor motor according to the activity amount calculated in the activity amount calculation process. One control information may be changed, and the air conditioning control may be changed using the changed control information as a target value.
具体的には、冷房運転時において制御手段130は、活動量算出処理で算出される活動量の値が大きいほど、以下に示す(式4)の温度変更量ΔT1(≧0)、(式5)の回転速度変更量ΔR1(≧0)、及び(式6)の最大電流変更量ΔA1(≧0)のうち少なくとも一つの変更量を小さくする。 Specifically, during the cooling operation, the control means 130 increases the temperature change amount ΔT1 (≧ 0) and (Expression 5) shown below in (Expression 4) as the value of the activity amount calculated in the activity amount calculation process increases. ) Of the rotational speed change ΔR1 (≧ 0) and the maximum current change amount ΔA1 (≧ 0) of (Equation 6) are reduced.
設定温度+ΔT1=変更後の設定温度・・・(式4)
圧縮機モータの回転速度−ΔR1=変更後の圧縮機モータの回転速度・・・(式5)
最大電流量−ΔA1=変更後の最大電流量・・・(式6)
Set temperature + ΔT1 = Changed set temperature (Equation 4)
Rotation speed of compressor motor−ΔR1 = Rotation speed of compressor motor after change (Expression 5)
Maximum current amount−ΔA1 = Maximum current amount after change (Expression 6)
一方、暖房運転時において制御手段130は、活動量算出処理で算出される活動量の値が大きいほど、以下に示す(式7)の温度変更量ΔT2(≧0)、(式8)の回転速度変更量ΔR2(≧0)、及び(式9)の最大電流変更量ΔA2(≧0)のうち少なくとも一つの変更量を大きくする。
設定温度−ΔT2=変更後の設定温度・・・(式7)
圧縮機モータの回転速度−ΔR2=変更後の圧縮機モータの回転速度・・・(式8)
最大電流量−ΔA2=変更後の最大電流量・・・(式9)
On the other hand, during the heating operation, the control means 130 increases the temperature change amount ΔT2 (≧ 0) and (Equation 8) shown in (Equation 7) below as the value of the activity amount calculated in the activity amount calculation process increases. At least one change amount is increased among the speed change amount ΔR2 (≧ 0) and the maximum current change amount ΔA2 (≧ 0) of (Equation 9).
Set temperature-ΔT2 = Set temperature after change (Expression 7)
Rotation speed of compressor motor−ΔR2 = Rotation speed of compressor motor after change (Expression 8)
Maximum current amount−ΔA2 = maximum current amount after change (Expression 9)
また、前記第1実施形態では、在室者の年齢や性別を推定しない例について説明したが、これに限らない。例えば、制御手段130は、人体と前記の位置関係に基づいて対応付けられる在室者ごとに、顔検出部132の検出結果を用いて在室者の年齢及び性別を推定することとしもよい。この場合、制御手段130は、活動量算出処理により算出した活動量と、前記した推定結果と、に応じて空調制御の変更処理を実行する。
なお、在室者の年齢及び性別の推定処理の詳細については、説明を省略する。
また、在室者の年齢及び性別のうちいずれか一方を推定し、当該推定結果と活動量とに応じて空調制御の変更処理を実行することとしもよい。
Moreover, although the said 1st Embodiment demonstrated the example which does not estimate the age and sex of a resident, it is not restricted to this. For example, the
In addition, description is abbreviate | omitted about the detail of an age and sex estimation process of a resident.
Moreover, it is good also as estimating either one among a person's age and sex, and performing the change process of air-conditioning control according to the said estimation result and activity amount.
また、前記各実施形態では、活動量の分布に応じて風向を変更する場合について説明したが(図16、図17参照)、これに限らない。すなわち、活動量算出処理で算出した活動量に応じて、室内機100が備える室内ファンモータ(図示せず)の回転速度を変更することとしてもよい。例えば、冷房運転を行っている際の空調室内の活動量が大きい場合、制御手段130は、室内ファンモータの回転速度を速くすることで冷風の風量を大きくする。
また、上下風向板105の角度、左右風向板104の角度、及び室内ファンモータの回転速度うち少なくとも一つを変更することとしてもよい。
Moreover, although each said embodiment demonstrated the case where a wind direction was changed according to distribution of activity amount (refer FIG. 16, FIG. 17), it is not restricted to this. That is, the rotational speed of an indoor fan motor (not shown) included in the
Further, at least one of the angle of the vertical
また、前記各実施形態での顔検出処理は、撮像した画像の全ての領域について顔検出処理を実行することとしたが、これに限らない。すなわち、人体検出処理によって検出された人体の頭部周囲の領域に限定して顔検出処理を実行することとしてもよい。
これによって、制御手段130が顔検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
Further, the face detection process in each of the above embodiments is performed for all areas of the captured image, but is not limited thereto. That is, the face detection process may be executed only in the area around the head of the human body detected by the human body detection process.
Thereby, the processing load when the control means 130 performs the face detection process can be reduced.
また、前記第3実施形態では、部屋の間取りとしてドアの位置を特定する場合につい説明したが、これに限らない。すなわち、室内機100が撮像手段110から見て部屋の右側に設置されているか、左側に設置されているかを判定し、その判定結果に基づいた風向制御を行ってもよい。
例えば、室内機100が撮像手段110から見て右側に設置されているか左側に設置されているかを室内画像のエッジを検出することにより判別する。すなわち、撮像面で右側の壁の像の面積と左側の壁の像の面積とを比較し、面積の小さい側に室内機100が設置されていると判定すればよい。
例えば、室内機100が、撮像手段110から見て右側に設置されている場合には、室内機100の右側面近傍に壁があると考えられる。したがって、室内機100が設置されていない左側寄りに送風することによって、より効率的に空調を行うことができる。
In the third embodiment, the case where the position of the door is specified as the floor plan of the room has been described. However, the present invention is not limited to this. That is, it may be determined whether the
For example, it is determined by detecting the edge of the indoor image whether the
For example, when the
また、第2実施形態では、登録されたユーザに関するユーザ情報に基づいて空調制御の変更処理を行う場合について説明したが、さらに、それぞれのユーザの行動パターンを学習し、その学習結果に基づいた空調制御を行うこととしてもよい。
例えば、ユーザ情報として記憶手段(第1記憶手段)140に格納されているユーザごとに、空調室内でのユーザの位置を、ユーザが在室する際の設定温度及び風向を含む空調情報と対応付けて学習し、行動パターン情報を生成する学習手段(図示せず)を備えることとしてもよい。
Moreover, although 2nd Embodiment demonstrated the case where the change process of air-conditioning control was performed based on the user information regarding the registered user, Furthermore, each user's action pattern was learned and the air-conditioning based on the learning result It is good also as performing control.
For example, for each user stored in the storage unit (first storage unit) 140 as user information, the position of the user in the air-conditioned room is associated with air-conditioning information including the set temperature and the wind direction when the user is in the room. Learning means (not shown) for learning and generating behavior pattern information may be provided.
この場合において、学習手段は、学習した行動パターン情報を、前記したユーザ情報と対応付けて記憶手段140に格納する。そして、制御手段130は、顔検出処理でユーザを認識した場合に、記憶手段140から当該ユーザに対応する行動パターン情報を読み出し、その行動パターン情報に基づいて空調制御を実行する。
In this case, the learning unit stores the learned behavior pattern information in the
例えば、冷房運転時において特定のユーザが、室内機100から送風される冷風が直接当たらないように行動していることを学習した場合、学習手段は当該学習結果(行動パターン情報)をユーザ情報と対応付けて記憶手段140に格納する。そして、制御手段130は、顔検出処理で当該ユーザを検出した場合に、記憶手段140から当該ユーザに対応する行動パターン情報を読み出して、冷風がそのユーザに直接当たらないように左右風向板104及び上下風向板105の向きを制御する。
なお、前記した学習手段が実行する学習処理は、例えば、階層型ニューラル・ネットワークを用いることができる。
For example, when learning that a specific user is acting so that the cool air blown from the
For example, a hierarchical neural network can be used for the learning process executed by the learning means.
また、前記した各実施形態では、同一の在室者の人体と顔との両方を検出した場合、優先的に顔画像を用いて移動量を算出することとしたが、これに限らない。すなわち、このような場合に、優先的に人体画像を用いて移動量を算出することとしてもよい。
また、前記した各実施形態では、撮像手段110が室内機100の前面パネル106の左右方向中央の下部に一台設置する場合について説明したが、これに限らない。例えば、撮像手段を前面パネル106の右側又は左側に設置してもよい。
また、前面パネル106に複数の撮像手段を設置することとしてもよい。
In the above-described embodiments, when both the human body and the face of the same occupant are detected, the movement amount is preferentially calculated using the face image. However, the present invention is not limited to this. That is, in such a case, the movement amount may be calculated using the human body image preferentially.
Further, in each of the above-described embodiments, the case where one
Also, a plurality of imaging means may be installed on the
また、撮像手段110は、駆動手段(図示せず)を備えてもよい。例えば、撮像手段110は駆動手段としてのステッピングモータの軸と接続されており、モータの運転により所定の角度の範囲内で往復する。この場合、モータは、所定の角度の範囲内を複数に分割したエリア毎に撮像のため停止し、撮像後は次のエリアへ撮像手段110を向けるために運転を再開する。なお、撮像手段110の駆動の速さに比較して撮像に要する時間が十分に短い場合、ステッピングモータは連続して運転してもよい。
Further, the
これにより、視野角の狭く安価な撮像手段110を使用することが可能となる。また、エリア毎の照度や輝度に合わせてノイズの除去や顔検出、人体検出などの画像の処理を変更することで、より高い精度で顔検出や人体検出、それらに基づく位置と活動量の推定を行うことが可能となる。さらに、視野角の狭く安価な撮像手段110を複数個搭載することによるコストアップを避けることと、複数個の撮像手段110の設置スペースを確保することによる室内機の大型化を避けることが可能となる。 This makes it possible to use the imaging means 110 with a narrow viewing angle and inexpensive. Also, by changing the image processing such as noise removal, face detection, human body detection, etc. according to the illuminance and luminance for each area, face detection and human body detection with higher accuracy, position and activity estimation based on them Can be performed. Furthermore, it is possible to avoid an increase in cost by mounting a plurality of inexpensive imaging means 110 having a narrow viewing angle, and to avoid an increase in the size of the indoor unit by securing an installation space for the plurality of imaging means 110. Become.
また、前記した各実施形態及び変形例は、適宜組み合わせることができる。例えば、第2実施形態と第3実施形態とを組み合わせて、ユーザ情報と間取りとに基づいた空調制御を実行することとしてもよい。 Moreover, each above-mentioned embodiment and modification can be combined suitably. For example, the air conditioning control based on the user information and the floor plan may be executed by combining the second embodiment and the third embodiment.
A 空気調和機
100 室内機
103 送風ファン
104 左右風向板
105 上下風向板
110 撮像手段
120 A/D変換器
130 制御手段
131 人体検出部
132 顔検出部
133 統合処理部
134 移動量算出部
135 活動量算出部
136 補正値算出部(制御変更部)
137 駆動制御部(制御変更部)
140 記憶手段(第1記憶手段、第2記憶手段)
150 負荷
A
137 Drive control unit (control change unit)
140 Storage means (first storage means, second storage means)
150 load
Claims (13)
前記撮像手段から入力される画像情報に基づいて在室者を検出し、その検出結果に応じて空調制御を行う制御手段と、を備える空気調和機であって、
前記制御手段は、
前記撮像手段から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の頭部を含む人体を検出する人体検出部と、
前記撮像手段から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の顔を検出する顔検出部と、を備え、
前記人体検出部の処理と、前記顔検出部の処理とを経時的に切替えて、又は、並列的に実行すると共に、前記人体検出部によって検出される人体と、前記顔検出部によって検出される顔とを、前記人体と前記顔との位置関係に基づいて対応させ、
前記人体検出部によって検出される頭部の位置及び大きさ、又は、前記顔検出部によって検出される顔の位置及び大きさの経時的変化に基づいて、在室者の移動量を算出する移動量算出部と、
前記移動量算出部によって算出される移動量に基づいて在室者の活動量を算出する活動量算出部と、
前記活動量算出部によって算出される活動量に応じて空調制御を変更する制御変更部と、を備えること
を特徴とする空気調和機。 Imaging means for imaging the room in which the indoor unit is installed;
An air conditioner comprising: control means for detecting a occupant based on image information input from the imaging means and performing air conditioning control according to the detection result;
The control means includes
A human body detection unit that detects a human body including a head of a room occupant every predetermined time based on image information input from the imaging unit;
A face detection unit that detects the face of a room occupant every predetermined time based on image information input from the imaging means,
The process of the human body detection unit and the process of the face detection unit are switched over time or in parallel, and the human body detected by the human body detection unit and detected by the face detection unit The face is made to correspond based on the positional relationship between the human body and the face,
Movement for calculating the amount of movement of the occupant based on the position and size of the head detected by the human body detection unit or the temporal change in the position and size of the face detected by the face detection unit A quantity calculator;
An activity amount calculation unit that calculates an activity amount of a resident based on the movement amount calculated by the movement amount calculation unit;
An air conditioner, comprising: a control changing unit that changes the air-conditioning control according to the activity calculated by the activity calculating unit.
前記人体検出部によって検出される人体と、当該人体の中心又は頭部と所定距離内にある前記顔とを、識別情報であるラベリング値を用いてラベリングすることによって対応付けること
を特徴とする請求項1に記載の空気調和機。 The control means includes
The human body detected by the human body detection unit is associated with the face within a predetermined distance from the center or head of the human body by labeling using a labeling value that is identification information. The air conditioner according to 1.
を特徴とする請求項1又は請求項2に記載の空気調和機。 The air conditioner according to claim 1 or 2, wherein the face detection unit performs a face detection process on a region around the head of the human body detected by the human body detection unit.
を特徴とする請求項1から請求項3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 3, wherein the process of the human body detection unit is executed at a coarser pixel interval than the process of the face detection unit.
を特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の空気調和機。 The control changing unit controls at least one of a set temperature, a rotation speed of a compressor motor included in an outdoor unit, and a maximum current amount supplied to the compressor motor according to a calculation result by the activity amount calculation unit. The air conditioner according to any one of claims 1 to 4, wherein information is changed, and the air conditioning control is changed using the changed control information as a target value.
前記活動量算出部によって算出される前記活動量の値が大きいほど、以下に示す(式1)の温度変更量ΔT1(≧0)、(式2)の回転速度変更量ΔR1(≧0)、及び(式3)の最大電流変更量ΔA1(≧0)のうち少なくとも一つの変更量を小さくすること
を特徴とする請求項5に記載の空気調和機。
設定温度+ΔT1=変更後の設定温度・・・(式1)
圧縮機モータの回転速度−ΔR1=変更後の圧縮機モータの回転速度・・・(式2)
最大電流量−ΔA1=変更後の最大電流量・・・(式3) The control change unit, during cooling operation,
As the value of the activity amount calculated by the activity amount calculation unit is larger, a temperature change amount ΔT1 (≧ 0) of (Equation 1) and a rotation speed change amount ΔR1 (≧ 0) of (Equation 2) shown below, The air conditioner according to claim 5, wherein at least one change amount among the maximum current change amount ΔA1 (≧ 0) of (Equation 3) is reduced.
Set temperature + ΔT1 = Changed set temperature (Equation 1)
Rotation speed of compressor motor−ΔR1 = Rotation speed of compressor motor after change (Expression 2)
Maximum current amount−ΔA1 = maximum current amount after change (Expression 3)
前記活動量算出部によって算出される前記活動量の値が大きいほど、以下に示す(式4)の温度変更量ΔT2(≧0)、(式5)の回転速度変更量ΔR2(≧0)、及び(式6)の最大電流変更量ΔA2(≧0)のうち少なくとも一つの変更量を大きくすること
を特徴とする請求項5又は請求項6に記載の空気調和機。
設定温度−ΔT2=変更後の設定温度・・・(式4)
圧縮機モータの回転速度−ΔR2=変更後の圧縮機モータの回転速度・・・(式5)
最大電流量−ΔA2=変更後の最大電流量・・・(式6) The control change unit, during heating operation,
As the value of the activity amount calculated by the activity amount calculation unit is larger, a temperature change amount ΔT2 (≧ 0) of (Equation 4) shown below, a rotation speed change amount ΔR2 (≧ 0) of (Equation 5), The air conditioner according to claim 5 or 6, wherein at least one change amount among the maximum current change amount ΔA2 (≧ 0) of (Equation 6) is increased.
Set temperature-ΔT2 = Set temperature after change (Formula 4)
Rotation speed of compressor motor−ΔR2 = Rotation speed of compressor motor after change (Expression 5)
Maximum current amount−ΔA2 = maximum current amount after change (Expression 6)
を特徴とする請求項6又は請求項7に記載の空気調和機。 The control means estimates the age and / or gender of the occupant for each occupant associated based on the positional relationship between the human body and the face using the detection result of the face detection unit, The air conditioner according to claim 6 or 7, wherein the change amount is determined according to an estimation result and the activity amount.
前記制御手段は、
ユーザによるリモコンの操作に応じて、前記撮像手段により撮像されるユーザの顔画像を前記ユーザ情報と対応付けて前記第1記憶手段に格納し、
前記記憶手段に記憶されているユーザが前記顔検出部によって検出される場合、当該ユーザに対応する前記ユーザ情報を前記第1記憶手段から読み出して、当該ユーザ情報及び前記活動量に応じて前記変更量を決定すること
を特徴とする請求項6又は請求項7に記載の空気調和機。 Comprising first storage means for storing user information relating to a user and a face image for each user in association with each other;
The control means includes
According to the operation of the remote control by the user, the user's face image captured by the imaging unit is stored in the first storage unit in association with the user information,
When the user stored in the storage means is detected by the face detection unit, the user information corresponding to the user is read from the first storage means, and the change is performed according to the user information and the activity amount. The air conditioner according to claim 6 or 7, wherein an amount is determined.
前記学習手段は、学習した行動パターン情報を、前記ユーザ情報と対応付けて前記第1記憶手段に格納し、
前記制御手段は、前記顔検出部によって前記ユーザを認識した場合に、前記第1記憶手段から当該ユーザに対応する行動パターン情報を読み出し、当該行動パターン情報に基づいて空調制御を実行すること
を特徴とする請求項9に記載の空気調和機。 For each user stored in the first storage means as the user information, the user's behavior in the room where the indoor unit is installed corresponds to air conditioning information including the set temperature and the wind direction when the user is in the room. With learning means to learn and generate behavior pattern information,
The learning unit stores the learned behavior pattern information in the first storage unit in association with the user information,
When the face is recognized by the face detection unit, the control means reads action pattern information corresponding to the user from the first storage means, and executes air conditioning control based on the action pattern information. The air conditioner according to claim 9.
左右方向の風向を調整する左右風向板と、
風速を調整する室内ファンモータと、を備え、
前記制御変更部は、前記活動量算出部によって算出される前記活動量に応じて、前記上下風向板の角度、前記左右風向板の角度、及び前記室内ファンモータの回転速度うち少なくとも一つを変更すること
を特徴とする請求項1から請求項10のいずれか一項に記載の空気調和機。 An up and down wind direction plate for adjusting the up and down direction of wind;
Left and right wind direction plates for adjusting the wind direction in the left and right direction;
An indoor fan motor for adjusting the wind speed,
The control change unit changes at least one of an angle of the up / down wind direction plate, an angle of the left / right wind direction plate, and a rotation speed of the indoor fan motor according to the activity amount calculated by the activity amount calculation unit. The air conditioner according to any one of claims 1 to 10, wherein:
前記制御手段は、
前記第2記憶手段から前記位置の変化を読み出し、前記撮像手段の撮像範囲内において検出されていた在室者の人体及び顔が検出されなくなる領域を、ドアが存在するドア領域として特定し、当該ドア領域の位置情報を前記第2記憶手段に格納し、
前記ドア領域におけるドアの開閉状態、及び、前記室内における在室者の有無に応じて空調制御を実行すること
を特徴とする請求項1から請求項11いずれか一項に記載の空気調和機。 A second storage unit that stores a change in the position of a person in the room detected by the human body detection unit or the face detection unit with time, and floor plan information in a room where the imaging unit is installed;
The control means includes
The change in the position is read from the second storage unit, and the area where the human body and face of the occupant who has been detected within the imaging range of the imaging unit is not detected is identified as the door area where the door exists, Storing the position information of the door area in the second storage means;
The air conditioner according to any one of claims 1 to 11, wherein air conditioning control is executed in accordance with an open / closed state of the door in the door region and presence / absence of an occupant in the room.
前記撮像手段から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の頭部を含む人体を検出する人体検出処理と、
前記撮像手段から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の顔を検出する顔検出処理と、を経時的に切替えて又は並列的に実行し、
前記人体検出処理によって検出される前記人体と、前記顔検出処理によって検出される前記顔とを、前記人体と前記顔との位置関係に基づいて対応させ、
前記人体検出処理によって検出される頭部の位置及び大きさ、又は、前記顔検出処理によって検出される顔の位置及び大きさの経時的変化に基づいて、在室者の移動量を算出する移動量算出処理と、
前記移動量算出処理によって算出される移動量に基づいて在室者の活動量を算出する活動量算出処理と、
前記活動量算出処理によって算出される活動量に応じて空調制御を変更する制御変更処理と、を実行すること
を特徴とする空気調和機の制御方法。 A control method for an air conditioner comprising an imaging means for imaging a room where an indoor unit is installed,
A human body detection process for detecting a human body including a head of a resident at every predetermined time based on image information input from the imaging means;
A face detection process for detecting the face of a resident at every predetermined time based on image information input from the imaging means, and switching over time or executing in parallel,
The human body detected by the human body detection process and the face detected by the face detection process are made to correspond based on the positional relationship between the human body and the face,
Movement that calculates the amount of movement of the occupant based on the position and size of the head detected by the human body detection process or the temporal change in the position and size of the face detected by the face detection process Amount calculation processing,
An activity amount calculation process for calculating an activity amount of a resident based on the movement amount calculated by the movement amount calculation process;
A control change process for changing the air conditioning control according to the activity amount calculated by the activity amount calculation process.
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