JP2013253717A - Air conditioner and method of controlling the air conditioner - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an air conditioner for carrying out a careful control of an air condition corresponding to the activity amount of a person staying in the room, and to provide a method of controlling the air conditioner.SOLUTION: An air conditioner includes: an imaging means 110 for taking an image of the inside of a room where an indoor unit 100 is mounted; and a control means 130 for detecting a person staying in the room based on image information input from the imaging means 110 and carrying out air conditioning control corresponding to the detected result. The control means 130 is provided with: a human body detecting part 131; a face detecting part 132; a movement amount calculation means 134 for calculating the movement amount of the person staying in the room based on the change with time of the position and size of a head part which are detected by the human body detecting part 131 or the position or size of a face which are detected by the face detecting part 132; an activity amount calculation part 135 for calculating the activity amount of the person staying in the room based on the movement amount calculated by the movement amount calculation means 134; and control changing parts 136,137 for changing the air conditioning control corresponding to the activity amount calculated by the activity amount calculation part 135.

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 Patent Document 1, a human body is identified from a moving object (moving body) that appears in the difference image by taking a difference between images input over time from the imaging means, and within a predetermined time. Describes a human body activity amount calculation device that calculates an activity feature amount (activity amount) based on the moving area of the human body.

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.

特開平8−178390号公報JP-A-8-178390 特開2010−25359号公報JP 2010-25359 A 特開2010−71595号公報JP 2010-71595 A 特許第2957378号公報Japanese Patent No. 2957378

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 Patent Document 1 detects a moving body by taking a difference between two images acquired over time, and recognizes a detected moving body that satisfies a predetermined condition as a human body. Yes. Therefore, it is impossible to accurately calculate activity feature amounts (activity amounts) because the technology cannot recognize stationary occupants and the consistency of the human body acquired over time is unclear. There's a problem.

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.

本発明の第1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。It is a front view of the indoor unit of the air conditioner which concerns on 1st Embodiment of this invention, an outdoor unit, and a remote control. 室内機の側断面図である。It is a sectional side view of an indoor unit. 空気調和機の制御手段を含む構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure containing the control means of an air conditioner. 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。It is a flowchart which shows the flow of the process which a control means performs. (a)は、撮像手段によって撮像される画像を示す説明図であり、(b)は(a)の画像を用いて人体検出手段により検出される人体画像を示す説明図であり、(c)は顔検出処理を行い、さらに検出した人体と顔とが対応付けられた状態を示す説明図である。(A) is explanatory drawing which shows the image imaged by an imaging means, (b) is explanatory drawing which shows the human body image detected by a human body detection means using the image of (a), (c) FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a state in which face detection processing is performed and the detected human body and face are associated with each other. 人体検出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a human body detection process. 顔検出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a face detection process. ラベリング値による対応付けの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process of matching by a labeling value. (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対応表であり、(b)は顔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対応表であり、(c)は在室者とラベリング値との対応関係を示す対応表である。(A) is a correspondence table showing the correspondence between the occupants detected in the human body and the human body labeling values, and (b) is a correspondence table showing the correspondence between the occupants detected in the face and the human body labeling values. Yes, (c) is a correspondence table showing the correspondence between occupants and labeling values. 移動量算出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a movement amount calculation process. (a)は移動前の在室者と、レンズと、撮像面との位置関係を示す説明図であり、(b)は移動後の在室者と、レンズと、撮像面との位置関係を示す説明図である。(A) is explanatory drawing which shows the positional relationship between the occupant before a movement, a lens, and an imaging surface, (b) is the positional relationship between the occupant after a movement, a lens, and an imaging surface. It is explanatory drawing shown. それぞれの時刻において撮像手段により撮像される画像の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the image imaged by the imaging means at each time. 図12(a)〜(d)に示す画像に基づいて算出される所定時刻ごとのラベリング値、位置情報、顔情報、人体情報、及び移動量を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the labeling value for every predetermined time calculated based on the image shown to Fig.12 (a)-(d), a positional information, face information, human body information, and a movement amount. 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。It is a graph which shows the relationship between the movement amount per predetermined time of an in-room person, and activity amount. (a)は冷房時における活動量と補正値との関係を示すグラフであり、(a)は暖房時における活動量と補正値との関係を示すグラフである。(A) is a graph which shows the relationship between the activity amount at the time of cooling, and a correction value, (a) is a graph which shows the relationship between the activity amount at the time of heating, and a correction value. 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。It is a flowchart which shows the flow of the change process of air-conditioning control. 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。It is a flowchart which shows the other example of the change process of air-conditioning control. 本発明の第2実施形態に係る空気調和機の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。It is a flowchart which shows the flow of the process which the control means of the air conditioner concerning 2nd Embodiment of this invention performs.

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 indoor unit 100, an outdoor unit 200, and a remote controller Re. The indoor unit 100 and the outdoor unit 200 are connected by a refrigerant pipe (not shown), and air-conditions the room where the indoor unit 100 is installed by a known refrigerant cycle. The indoor unit 100 and the outdoor unit 200 transmit and receive information to and from each other via a communication cable (not shown).

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 indoor unit 100. The contents of the signal are commands such as an operation request, a change in set temperature, a timer, an operation mode change, and a stop request. The air conditioner A performs air conditioning operations such as a cooling mode, a heating mode, and a dehumidifying mode based on these signals.
In addition, an imaging unit 110 is installed at the lower part of the center in the left-right direction of the front panel 106 of the indoor unit 100. Details of the imaging unit 110 will be described later.

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 housing base 101 houses internal structures such as the heat exchanger 102, the blower fan 103, and the filter 108.
The heat exchanger 102 includes a plurality of heat transfer tubes 102a, and heats the air taken into the indoor unit 100 by the blower fan 103 with a refrigerant flowing through the heat transfer tubes 102a to heat or cool the air. It is configured as follows. The heat transfer tube 102a communicates with the refrigerant pipe (not shown) and constitutes a part of a known refrigerant cycle (not shown).

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 wind direction plates 104 are rotated by a left and right wind direction plate motor (not shown) using a rotation shaft (not shown) provided at the lower portion as a fulcrum according to an instruction from an indoor unit microcomputer (not shown). .
The vertical airflow direction plate 105 is rotated by a vertical airflow direction plate motor (not shown) around a rotation shaft (not shown) provided at both ends in accordance with an instruction from the indoor unit microcomputer.
The front panel 106 is installed so as to cover the front surface of the indoor unit 100, and is configured to be rotatable by a front panel motor (not shown) with the lower end as an axis. Incidentally, you may comprise the front panel 106 as what is fixed to a lower end.

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 blower fan 103 shown in FIG. 2 rotates, the indoor air is taken in through the air suction port 107 and the filter 108, and the air heat-exchanged by the heat exchanger 102 is guided to the blowout air passage 109a. Further, the air guided to the blowout air passage 109a is adjusted in air direction by the left and right airflow direction plates 104 and the vertical airflow direction plate 105, and is sent to the outside from the air blowing port 109b to air-condition the room.

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 front panel 106 in the left-right direction as described above (see FIG. 1). In addition, the imaging unit 110 is installed such that the optical axis of the lens g (see FIG. 11) is directed downward by a predetermined angle with respect to the horizontal line, so that the room in which the indoor unit 100 is installed can be appropriately imaged. ing. The imaging unit 110 captures the air-conditioned room over time and outputs the captured image to the A / D converter 120 as image information.

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 / D converter 120 is an electronic circuit that converts image information input as an analog signal from the imaging unit 110 into a digital signal and outputs the digital signal to the human body detection unit 131 and the face detection unit 132 of the control unit 130. The A / D converter 120 may be built in the imaging unit 110.

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 control unit 130 controls the operation of the air conditioner A in accordance with image information input from the imaging unit 110, command signals input from the remote controller Re, sensor signals input from various sensors (not shown), and the like. Take overall control.
The storage unit 140 includes, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. Then, the program stored in the ROM is read out by a CPU (Central Processing Unit) of the control means 130, expanded in the RAM, and executed.
The load 150 includes, for example, an indoor fan motor (not shown) provided in the indoor unit 100, a compressor motor (not shown) provided in the outdoor unit 200, and a vertical wind direction plate motor (not shown) installed in the vertical wind direction plate 105. And a left and right wind direction plate motor (not shown) installed on the left and right wind direction plate 104. These loads 150 are driven according to a drive signal input from the drive control unit 137 of the control means 130.

<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 body detection unit 131, a face detection unit 132, an integration processing unit 133, a movement amount calculation unit 134, an activity amount calculation unit 135, and a correction value calculation unit 136. A drive control unit 137.
The human body detection unit 131 detects a human body including the head of the occupant every predetermined time based on the image information input from the imaging unit 110, and information on the human body (hereinafter referred to as human body information). Store in the storage means 140. Incidentally, “detecting a human body including a head” includes a case where the whole body including a head (head region), a shoulder (shoulder region), and a foot (foot region) is detected.
Note that the process of the human body detection unit 131 is executed at a coarser pixel interval than the process of the face detection unit 132 described later.

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 face detection unit 132 detects the face of the occupant at predetermined time intervals based on the image information input from the imaging unit 110 and stores information related to the face (hereinafter referred to as face information) in the storage unit 140. To do.
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 integrated processing unit 133 switches the processing of the human body detection unit 131 and the processing of the face detection unit 132 over time, and detects the human body detected by the human body detection unit 131 and the face detection unit 132. The face is associated based on the positional relationship between the human body and the face and stored in the storage unit 140.
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 integrated processing unit 133 determines that the detected human body and face belong to the same person, the integrated processing unit 133 associates each image information with a labeling value that is identification information.
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 amount calculation unit 134 is based on the position and size of the human body detected by the human body detection unit 131 or the temporal change in the position and size of the face detected by the face detection unit 132. The movement amount of the occupant associated with is calculated. Then, the movement amount calculation unit 134 outputs the calculated movement amount to the activity amount calculation unit 135 in association with the labeling value.
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/m]を意味し、前記した移動量と正の相関がある。
The activity amount calculation unit 135 calculates the activity amount of the occupant based on the movement amount calculated by the movement amount calculation unit 134. Then, the activity amount calculation unit 135 outputs the calculated activity amount to the correction value calculation unit 136 in association with the labeling value described above.
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 value calculation unit 136 changes the parameter value used for air conditioning control according to the activity amount calculated by the activity amount calculation unit 135 and outputs the parameter to the drive control unit 137.
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 drive control unit 137 receives the air conditioner A according to a remote control signal input from the remote control Re via the remote control reception unit Q and a sensor signal input from sensors such as a temperature detector (not shown). Of the load 150 (indoor fan motor, compressor motor, up / down wind direction plate motor, left / right wind direction plate motor, etc.) is controlled. Furthermore, the drive control unit 137 changes the control of the load 150 according to the correction amount input from the correction value calculation unit 136 in addition to the information.
The correction value calculation unit 136 and the drive control unit 137 correspond to a “control change unit” that changes the air conditioning control in accordance with the activity amount calculated by the activity amount calculation unit 135.

<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 control unit 130 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the flow of processing performed by the control means.
In step S <b> 101 of FIG. 4, the control unit 130 sets the value of n to 1 (n = 1) and stores it in the storage unit 140. Incidentally, n is a value used for counting the number of times of calculating the movement amount and the activity amount.

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 storage unit 140.
When the predetermined time Δt1 has elapsed since the start of the process (S102 → Yes), the process of the control unit 130 proceeds to step S103. On the other hand, when the predetermined time Δt1 has not elapsed since the start of the process (S102 → No), the control unit 130 repeats the process of step S102.

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 control unit 130 receives input of image information from the imaging unit 110 and stores the image information in the storage unit 140.
For example, image information corresponding to an RGB image as shown in FIG. 5A is captured by the imaging unit 110 and input to the human body detection unit 131 of the control unit 130 via the A / D conversion unit.

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 control unit 130 reads out image information from the storage unit 140 and executes human body detection processing. Then, the control means 130 associates information characterizing the human body image (that is, human body information) with the human body labeling value, which is an identification symbol for each human body, and stores it in the storage means 140 (see FIG. 9A). .
Incidentally, when performing the human body detection process, the control unit 130 detects the human body of the occupant at a coarser pixel interval than the face detection process described later. Thereby, the processing load when the control means 130 performs the human body detection process can be reduced.

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 imaging unit 110 in FIG. 5A are rough as indicated by reference numerals A1, B1, and C1 (see FIG. 5B) by the human body detection unit 131. It is detected as a binary image. On the other hand, no human body is detected for the occupant D (see FIG. 5A) in which only a part of the body (head and shoulders) is imaged by the imaging means 110 (see FIG. 5B).

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 control unit 130 reads out image information from the storage unit 140 and executes face detection processing. Then, the control means 130 associates information characterizing the face image (that is, face information) and the face labeling value that is an identification symbol for each face, and stores them in the storage means 140 (see FIG. 9B). .
For example, occupants A, B, and D whose faces are imaged by the imaging unit 110 in FIG. 5A are face images indicated by reference signs A2, B2, and D2 (see FIG. 5C) by the face detection unit 132. Detected as On the other hand, no face is detected for the occupant C facing back (see FIG. 5A) (see reference C1 in FIG. 5C).

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 control unit 130 stores the calculated movement amount in the storage unit 140 in association with the labeling value.
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 control unit 130 calculates an activity amount for each occupant associated with the labeling value.
Then, the control unit 130 stores the calculated activity amount in the storage unit 140 in association with the labeling value. When the value of n is 2 or more, the control unit 130 sequentially accumulates the amount of activity for each occupant associated with the labeling value (that is, calculates the sum).

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 storage unit 140.
When the value of n is equal to N (S109 → Yes), the process of the control unit 130 proceeds to step S111. On the other hand, if the value of n is not equal to N (S109 → No), the process of the control means 130 proceeds to step S110.
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 control unit 130 executes the air conditioning control change process using the correction value calculated in step S111. That is, the drive control unit 137 of the control unit 130 executes the air conditioning control change process using the correction value calculated based on the activity amount in addition to the above-described remote control signal and sensor signal.

<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 control unit 130 executes binarization processing. That is, the control unit 130 reads image information input from the imaging unit 110 via the A / D converter 120 from the storage unit 140, and converts the RGB image into a binarized image. In the binarization process, for example, an RGB image is divided at a preset plurality of pixel intervals, and binarization is performed using the sum of luminance values in each region (for example, a region of 5 × 5 pixels). Run. As a result, human body recognition is performed at coarse pixel intervals to reduce the amount of calculation, thereby reducing the load on the control means 130 and speeding up the processing.

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 control unit 130 detects the head region using the binary image information acquired by the above-described binarization process. That is, the control means 130 examines the distribution of 0 or 1 in the horizontal line from the top to the bottom of the binarized image, and corresponds to the shape (substantially circular) of the head image based on the distribution. The head region is detected depending on whether or not there exists.

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 control unit 130 detects a foot region using information of the binary image. For example, the control unit 130 checks the distribution of 0 or 1 in the horizontal line from the bottom to the top of the binarized image, and determines whether or not there is a foot below the head acquired in step S202. To detect the foot region.

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 control unit 130 calculates the human body center that is the center (or center of gravity) position of the human body based on the head region acquired in step S202 and the position of the foot region acquired in step S203. Incidentally, the information on the center of the human body is acquired as position information (vertical position, horizontal position) that identifies a predetermined pixel.

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 control unit 130 extracts a shoulder region. For example, the control unit 130 determines, for example, the number of pixels from the upper end of the head region to the lower end of the foot region and whether or not the pixel value of the position of the shoulder region estimated with respect to the head region and the foot region is 1 The shoulder region extraction process is executed.

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 control unit 130 stores the information acquired in the processing of steps S201 to S205 in the storage unit 140 as human body information in association with the labeling value for identifying the resident.
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 control unit 130 executes a filtering process to remove noise from the image information. That is, the control unit 130 reads information about the image captured by the imaging unit 110 from the storage unit 140, and removes noise from the RGB image information using, for example, wavelet transform.

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 control unit 130 detects a face area. For example, the control unit 130 obtains a color histogram for the RGB image information from which the noise has been removed, and an area in which the difference from the color histogram of the face image stored in advance in the storage unit 140 is a predetermined value or less. Is detected as a face region.
In step S303, the control means 130 detects the mouth area. That is, the control unit 130 detects the mouth region by comparing with the mouth mask image information stored in the storage unit 140 in advance in the face region detected in step S202.
In step S304, the control means 130 detects the eye area. That is, the control unit 130 detects the eye region by comparing with the eye mask image information stored in the storage unit 140 in advance in the face region detected in step S202.

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 control unit 130 stores the information acquired in the processing in steps S301 to S304 in the storage unit 140 as face information in association with the labeling value for identifying the occupant (FIG. 9B). )reference).
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 control unit 130 will be described with reference to FIG.
In step S401 of FIG. 8, the control unit 130 sets the value of k to 1 (k = 1) and stores it in the storage unit 140. Incidentally, k is a value that is sequentially incremented when performing processing related to M human bodies detected by the human body detection processing (see S104 in FIG. 4).

ステップS402において制御手段130は、距離Lが所定距離L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L以内に位置する顔領域があるか否かを判定する。
L≦L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≦L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 control unit 130 proceeds to step S403. On the other hand, when there is no face area satisfying L ≦ L 0 (S402 → No), the process of the control unit 130 proceeds to step S404.

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 control unit 130 stores the labeling value (face labeling value) of the face image corresponding to k = 1 in the storage unit 140 as the labeling value of the occupant. Thereby, the identity of the occupants detected by the human body detection and the face detection can be secured by associating with the labeling value. In addition, regarding the occupants recognized by both the human body detection and the face detection, the face image can be preferentially used when calculating the movement amount described later.
In step S404, the control unit 130 stores the human body labeling value in the storage unit 140 as the labeling value of the occupant. Thereby, even when the face cannot be detected, the movement amount can be calculated using the human body image.

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 control unit 130 converts the image information into the human body labeling value “ It is stored in the storage means 140 in association with “bbbC”.
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 control unit 130 converts the face information into the face labeling value “fffD” in the face detection process described above. And stored in the storage means 140.
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L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 control unit 130 uses the image information A2 (see FIG. 5C) associated with the face labeling value fffA for the movement amount calculation process described later. Thereby, the movement amount and activity amount of the occupants can be accurately calculated.

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 imaging unit 110. In such a case (S402 → No in FIG. 8), the control means 130 adopts “bbbC”, which is a human body labeling value, as the labeling value assigned to the occupant C (see FIG. 9C).
That is, the control unit 130 uses the image information C1 (see FIG. 5C) associated with the human body labeling value bbbC for the movement amount calculation process described later. Thereby, even when the occupant is turning his back to the imaging unit 110 or when the face cannot be detected by backlight, the amount of activity of the occupant can be calculated.

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 control unit 130 determines whether k = M. Note that the value of M is the number of detected occupants, and M = 4 in the example shown in FIG.
When k = M (S405 → Yes), the control unit 130 ends the association process using the labeling value and proceeds to the calculation of the movement amount (see step S107 in FIG. 4). On the other hand, if k = M is not satisfied (S405 → No), the control unit 130 proceeds to step S406.
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P(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P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 control unit 130 will be described with reference to FIG.
In step S501, the control unit 130 calculates the width P 2 (see FIG. 11B) of the face image on the imaging surface p of the imaging unit 110. Note that for a room occupant who can detect a human body but cannot detect a face, the width of the head of the human body image on the imaging surface p is calculated.
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xは移動前の顔の像の中心位置であり、符号x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 control unit 130 calculates a movement amount ΔX in the left-right and up-down directions of the occupant using the amount of change in the center position of the face (or head) on the imaging surface p.
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 storage unit 140 as a predetermined value. Further, reference numeral x 1 is the center position of the image of the face before the movement, reference numeral x 2 is the center position of the image of the face after the movement. Also, the amount of movement in the vertical direction can be calculated by the same method.

Figure 2013253717
Figure 2013253717

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Dは移動前の在室者からレンズgまでの距離であり、符号D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Pは移動前における撮像面pの顔の像の横幅であり、符号P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.

Figure 2013253717
Figure 2013253717

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.

Figure 2013253717
Figure 2013253717

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 control unit 130 causes the storage unit 140 to store the calculated movement amount ΔD of the occupant in association with the labeling value of the occupant.

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 imaging unit 110 at time 9:15:00, and the image shown in FIG. 12B is captured at time 9:15:01. Incidentally, the occupant C who turned his back to the imaging means 110 in FIG. 12A turned his back to the imaging means 110 in FIG. In addition, the occupant A approaches the imaging unit 110.
When calculating the movement amount of the occupant A between the time 9:15:00 and the time 9:15:01, the control unit 130 determines the position of each face image in FIGS. 12 (a) and 12 (b). Then, based on the change in size, a movement amount of 7.259 (see FIG. 13) is calculated, and stored in the storage unit 140 in association with the labeling value NNNA (see FIG. 13).

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 image pickup unit 110 in FIG. 12C turned his back to the image pickup unit 110 in FIG. Moreover, the occupant D who was not imaged in FIG.12 (c) is imaged in FIG.12 (d).
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 control unit 130 determines the amount of movement 1.B of the occupant B based on the position and size of the face image of FIG. 12C and the position and size of the head of the human body image of FIG. 268 (see FIG. 13) is calculated and stored in the storage means 140 in association with the labeling value NNNB (see FIG. 13).

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 storage unit 140 in association with the labeling value.

(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 storage unit 140 so that the amount of activity increases as the amount of movement per predetermined time Δt1 × N increases.
The control unit 130 calculates the amount of movement described above, calculates the amount of activity corresponding to the amount of movement, and stores it in the storage unit 140 in association with the labeling value described above.

(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 control unit 130 switches the correction value calculation method according to the operation mode (cooling operation / heating operation) received from the remote controller Re and stored in the storage unit 140.

[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 control unit 130 decreases the correction value of the set temperature as the calculated activity amount increases. Here, the “set temperature” is a value that is calculated by the control unit 130 using the set temperature information input from the remote controller Re and the amount of activity described above, and is referred to by the drive control unit 137.
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 control unit 130 determines that there is no occupant and reduces the set temperature in order to reduce power consumption.
In addition, it is preferable to consider not only the amount of activity but also whether the occupant is detected by the human body detection unit 131 or the face detection unit 132 in the determination of whether the occupant is present.
In the region where the activity amount is W1 or more, the control unit 130 increases the absolute value of the correction value (<0) as the activity amount value increases (that is, lowers the set temperature).

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 control unit 130 determines whether or not the activity amount calculated by the activity amount calculation process is equal to or greater than a predetermined value W. The predetermined value W is a preset activity amount value. If the amount of activity is greater than or equal to the predetermined value W (S601 → Yes), the process of the control means 130 proceeds to step S602. On the other hand, when the activity amount is less than the predetermined value W (S601 → No), the process of the control unit 130 proceeds to step S606.

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 control unit 130 decreases the set temperature by a predetermined value ΔT. For example, when the amount of activity during the heating operation is within the range of W3 or more and less than W4 shown in FIG. 15B, the control means 130 adds the correction value T7 (<0) to the set temperature, and sets the set temperature to | Decrease by T7 | (= ΔT).
In step S603, the control unit 130 determines whether or not the difference between the activity amounts in the left and right regions is equal to or greater than ΔW. Note that the value of ΔW described above is preset and stored in the storage unit 140.
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 control unit 130 proceeds to step S604. On the other hand, when the difference between the activity amounts in the left and right regions is less than ΔW (S603 → No), the process of the control unit 130 proceeds to step S605.
In step S <b> 604, the control unit 130 blows the warm air whose set temperature has been corrected toward the region with the smaller amount of activity (for example, the right region).
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 indoor unit 100 as a fulcrum. This is done by changing the orientation of the plate 104.

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/mの在室者が存在し、左側領域に活動量60W/m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 control unit 130 performs wind direction control according to the position of the occupant and the amount of activity.
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 body detection unit 131 and the face information acquired by the face detection unit 132 are associated with a labeling value, thereby existing in the air-conditioned room. A person in the room can be detected appropriately.
In addition, regarding the occupants recognized by both the human body detection unit 131 and the face detection unit 132, the movement amount of the occupants is accurately calculated by calculating the movement amount using the face image preferentially. can do.

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 body detection unit 131 but not detected by the face detection unit 132, the movement amount is calculated using human body information. Therefore, even when the occupant is facing away from the imaging unit 110 or when the occupant's face cannot be detected due to backlight, the amount of movement can be calculated appropriately.
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 imaging unit 110. Is different from the first embodiment. Therefore, the different parts will be described, and the description of the other parts will be omitted.

(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 control unit 130 and the remote controller Re communicate with each other, prompt the user to input user information, and store the user information input via the remote control receiving unit Q (the first storage unit). 1 storage means) 140.
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 control unit 130 communicates with the remote controller Re and transmits the above-described user information. Prompt the user to enter sequentially.
Then, the control unit 130 stores the user information received via the remote control receiving unit Q in the storage unit (first storage unit) 140.

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 control unit 130 prompts the user to stand in front of the imaging unit 110 installed in the indoor unit 100, detects the user's face by the face image detection unit, and associates it with the registered user information. And stored in the storage means 140.
In addition, when acquiring the user information regarding a plurality of users, the control unit 130 attaches different identification symbols to the respective users.

(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 control unit 130 executes personal authentication processing. That is, the personal authentication is executed by comparing one or a plurality of face images acquired in step S205 with the face images registered in the registration process. In addition, about personal authentication, since the well-known method using a feature vector etc. should just be adopted, description is abbreviate | omitted.
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 control unit 130 calculates a correction value for air conditioning control corresponding to the recognized user. That is, when a user stored in the storage unit 140 is detected, the control unit 130 reads user information corresponding to the user from the storage unit 140. Then, a correction value for air conditioning control is calculated according to the user information and the amount of activity accumulated in step S209.
For example, when the user who detects the face during the cooling operation is “hot”, the control unit 130 lowers the set temperature by a predetermined value compared to the normal air conditioning control. And the direction of the left-right wind direction board 104 and the up-and-down wind direction board 105 is controlled, and cool air is blown toward the said user.
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 imaging unit 110, and the face image information of the user is acquired. Therefore, when a registered user exists in the air-conditioned room, the user can be reliably detected.
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 imaging unit 110 can image the door and specify the position of the door.

(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 control unit 130 stores in the storage unit (second storage unit) 140 the position of the occupant who is detected by the human body detection process or the face detection process. And the control means 130 specifies the area | region where the human body and face of the occupant who were detected within the imaging range of the imaging means 110 are not detected as a “door area” where the door exists, and the position of the door area Information is stored in the storage means 140 (second storage means). That is, when the occupant leaves the air-conditioned room, the control unit 130 specifies an area where the occupant disappears from the field of view (imaging range) as the door area.
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 imaging unit 110 and perform air-conditioning control according to the open / closed state of the door. That is, useless power consumption can be suppressed by stopping or weakening the air-conditioning operation when the door in the air-conditioned room is open and no occupants are present for a predetermined time.

≪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 control unit 130 may estimate the age and sex of the occupant for each occupant associated with the human body based on the positional relationship using the detection result of the face detection unit 132. In this case, the control means 130 performs the change process of air-conditioning control according to the activity amount calculated by the activity amount calculation process and the above-described estimation result.
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 indoor unit 100 may be changed according to the activity amount calculated in the activity amount calculation process. For example, when the amount of activity in the air-conditioned room during the cooling operation is large, the control unit 130 increases the amount of cold air by increasing the rotational speed of the indoor fan motor.
Further, at least one of the angle of the vertical wind direction plate 105, the angle of the left and right wind direction plate 104, and the rotation speed of the indoor fan motor may be changed.

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 indoor unit 100 is installed on the right side or the left side of the room as viewed from the imaging unit 110, and wind direction control may be performed based on the determination result.
For example, it is determined by detecting the edge of the indoor image whether the indoor unit 100 is installed on the right side or the left side when viewed from the imaging unit 110. That is, the area of the right wall image and the area of the left wall image on the imaging surface may be compared to determine that the indoor unit 100 is installed on the smaller area side.
For example, when the indoor unit 100 is installed on the right side when viewed from the imaging unit 110, it is considered that there is a wall near the right side surface of the indoor unit 100. Therefore, the air conditioning can be performed more efficiently by blowing air toward the left side where the indoor unit 100 is not installed.

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 storage unit 140 in association with the above-described user information. Then, when the control unit 130 recognizes the user in the face detection process, the control unit 130 reads out the behavior pattern information corresponding to the user from the storage unit 140, and executes the air conditioning control based on the behavior pattern information.

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 indoor unit 100 does not directly hit during the cooling operation, the learning means uses the learning result (behavior pattern information) as user information. The data are stored in the storage unit 140 in association with each other. Then, when the control unit 130 detects the user in the face detection process, the control unit 130 reads out the action pattern information corresponding to the user from the storage unit 140, so that the cold wind does not directly hit the user. The direction of the vertical wind direction plate 105 is controlled.
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 imaging unit 110 is installed at the lower center of the front panel 106 of the indoor unit 100 in the left-right direction has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the imaging means may be installed on the right side or the left side of the front panel 106.
Also, a plurality of imaging means may be installed on the front panel 106.

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 imaging unit 110 may include a driving unit (not shown). For example, the imaging unit 110 is connected to a shaft of a stepping motor as a driving unit, and reciprocates within a predetermined angle range by operating the motor. In this case, the motor stops for imaging for each area obtained by dividing the range of the predetermined angle into a plurality of areas, and after the imaging, the operation is resumed to direct the imaging means 110 to the next area. Note that if the time required for imaging is sufficiently short compared to the driving speed of the imaging means 110, the stepping motor may be operated continuously.

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 Air conditioner 100 Indoor unit 103 Blower fan 104 Left and right wind direction plate 105 Up and down wind direction plate 110 Imaging unit 120 A / D converter 130 Control unit 131 Human body detection unit 132 Face detection unit 133 Integration processing unit 134 Movement amount calculation unit 135 Activity amount Calculation unit 136 Correction value calculation unit (control change unit)
137 Drive control unit (control change unit)
140 Storage means (first storage means, second storage means)
150 load

Claims (13)

室内機が設置される室内を撮像する撮像手段と、
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.
前記制御手段は、
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.
前記顔検出部は、前記人体検出部によって検出される人体の頭部周囲の領域について顔検出処理を実行すること
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.
前記人体検出部の処理は、前記顔検出部の処理と比較して粗い画素間隔で実行されること
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.
前記制御変更部は、前記活動量算出部による算出結果に応じて、設定温度、室外機が備える圧縮機モータの回転速度、及び前記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
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.
前記制御変更部は、冷房運転時において、
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)
前記制御変更部は、暖房運転時において、
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)
前記制御手段は、前記人体と前記顔との位置関係に基づいて対応付けられる在室者ごとに、前記顔検出部の検出結果を用いて在室者の年齢及び/又は性別を推定し、当該推定結果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。
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.
ユーザに関するユーザ情報と、ユーザごとの顔画像とを対応付けて格納する第1記憶手段を備え、
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.
前記ユーザ情報として前記第1記憶手段に格納されているユーザごとに、前記室内機が設置される室内でのユーザの行動を、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を備え、
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.
上下方向の風向を調整する上下風向板と、
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:
前記人体検出部又は前記顔検出部によって検出される在室者の位置の経時的な変化と、前記撮像手段が設置される室内の間取り情報を格納する第2記憶手段を備え、
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.
室内機が設置される室内を撮像する撮像手段を備える空気調和機の制御方法であって、
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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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015137836A (en) * 2014-01-24 2015-07-30 日立アプライアンス株式会社 Air conditioner and indoor unit of the same
JP2015143592A (en) * 2014-01-31 2015-08-06 三菱電機株式会社 Air cleaner and air conditioner comprising the same
CN104913458A (en) * 2015-06-24 2015-09-16 广东美的暖通设备有限公司 Air-conditioning control method
JP2016008796A (en) * 2014-06-25 2016-01-18 三菱電機株式会社 Indoor unit of air conditioning device and air conditioning device
JP2016061457A (en) * 2014-09-16 2016-04-25 日立アプライアンス株式会社 Air conditioner
WO2017163883A1 (en) * 2016-03-22 2017-09-28 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 Air conditioner
WO2018042621A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-08 三菱電機株式会社 Air conditioning system
JP2018151833A (en) * 2017-03-13 2018-09-27 パナソニック株式会社 Identifier learning device and identifier learning method
CN109631259A (en) * 2018-12-21 2019-04-16 奥克斯空调股份有限公司 Air conditioning control method, device and air conditioner
CN112747434A (en) * 2020-12-31 2021-05-04 上海尚雍电子技术工程有限公司 Indoor temperature control method, system, device and computer readable storage medium
JP2022531259A (en) * 2019-05-02 2022-07-06 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド A method of analyzing the behavior pattern of the user to control the operation of the air conditioner, and the air conditioner
JP2023016749A (en) * 2021-07-22 2023-02-02 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド Air conditioner and method for operating the same
JP2023512359A (en) * 2020-12-29 2023-03-27 商▲湯▼国▲際▼私人有限公司 Associated object detection method and apparatus
CN115875813A (en) * 2022-12-06 2023-03-31 珠海格力电器股份有限公司 Air supply control method, air conditioner and storage medium

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6428144B2 (en) * 2014-10-17 2018-11-28 オムロン株式会社 Area information estimation device, area information estimation method, and air conditioner
CN104896668B (en) * 2015-05-29 2017-12-12 广东美的暖通设备有限公司 A kind of room air conditioner intelligent regulating system and its adjusting method
CN104879901B (en) * 2015-06-11 2018-01-05 珠海格力电器股份有限公司 The control method and device of air conditioner
CN104949281B (en) * 2015-06-26 2018-02-09 珠海格力电器股份有限公司 Air conditioner and its control method, control device
CN105004012A (en) * 2015-07-31 2015-10-28 广东美的制冷设备有限公司 Air conditioner control method and device based on sign parameters
CN106247558A (en) * 2016-08-25 2016-12-21 珠海格力电器股份有限公司 The control method of air-conditioner and device
CN106445657B (en) * 2016-09-05 2020-01-10 Oppo广东移动通信有限公司 Fan control method and device and mobile terminal
CN107178881A (en) * 2017-07-10 2017-09-19 绵阳美菱软件技术有限公司 A kind of intelligent air condition, operation of air conditioner method and air-conditioner control system
CN111051785B (en) * 2017-08-29 2021-07-13 大金工业株式会社 Air conditioner
CN107560090A (en) * 2017-09-20 2018-01-09 珠海格力电器股份有限公司 Air blowing control method and device, the terminal of air-conditioning
CN109556265A (en) * 2017-09-27 2019-04-02 珠海格力电器股份有限公司 Air outlet structure, air-conditioning and air outlet attitude adjusting method
CN107741081B (en) * 2017-10-16 2019-09-10 杭州电子科技大学 A kind of air-conditioning target temperature computing system and method that personnel's entrance is swiped the card
CN108195040A (en) * 2017-12-28 2018-06-22 广东美的制冷设备有限公司 Control method, device and the computer readable storage medium of air conditioner
KR102026020B1 (en) * 2018-04-10 2019-11-26 엘지전자 주식회사 Air-conditioner based on parameter learning using artificial intelligence, cloud server, and method of operating and controlling thereof
CN109099551A (en) * 2018-07-20 2018-12-28 珠海格力电器股份有限公司 A kind of control method of air conditioner, device, storage medium and air conditioner
CN111197838A (en) * 2018-10-31 2020-05-26 Tcl集团股份有限公司 Air conditioner energy-saving control method and device and server
CN110848907A (en) * 2019-11-26 2020-02-28 广东美的制冷设备有限公司 Control method of air conditioner, air conditioner and computer readable storage medium
CN111023399A (en) * 2019-12-30 2020-04-17 宁波奥克斯电气股份有限公司 VR system, VR-based air conditioner control method and air conditioner simulation method
CN113531816B (en) * 2020-04-21 2022-09-06 青岛海尔空调器有限总公司 Air supply control method and system of air conditioner
CN114046560B (en) * 2021-11-15 2022-12-27 珠海格力电器股份有限公司 Temperature adjusting method and device, heating equipment and heating system
CN117267937B (en) * 2023-11-16 2024-03-15 深圳市华图测控系统有限公司 Constant air supply device of micro-environment air supply system and air supply parameter adaptation method thereof

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0658593A (en) * 1992-08-05 1994-03-01 Sharp Corp Air conditioner
US6715689B1 (en) * 2003-04-10 2004-04-06 Industrial Technology Research Institute Intelligent air-condition system
JP2008224140A (en) * 2007-03-13 2008-09-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd Air conditioner
JP2010091253A (en) * 2008-09-10 2010-04-22 Mitsubishi Electric Corp Air conditioner
JP2012042074A (en) * 2010-08-17 2012-03-01 Panasonic Corp Air conditioner

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090115586A (en) * 2008-05-02 2009-11-05 엘지전자 주식회사 Air conditioner and controlling method thereof
JP2012017936A (en) 2010-07-09 2012-01-26 Shimizu Corp Management and support system of work place environment
CN201803433U (en) * 2010-09-20 2011-04-20 昆山锐芯微电子有限公司 Control device of air conditioner

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0658593A (en) * 1992-08-05 1994-03-01 Sharp Corp Air conditioner
US6715689B1 (en) * 2003-04-10 2004-04-06 Industrial Technology Research Institute Intelligent air-condition system
JP2008224140A (en) * 2007-03-13 2008-09-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd Air conditioner
JP2010091253A (en) * 2008-09-10 2010-04-22 Mitsubishi Electric Corp Air conditioner
JP2012042074A (en) * 2010-08-17 2012-03-01 Panasonic Corp Air conditioner

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015137836A (en) * 2014-01-24 2015-07-30 日立アプライアンス株式会社 Air conditioner and indoor unit of the same
JP2015143592A (en) * 2014-01-31 2015-08-06 三菱電機株式会社 Air cleaner and air conditioner comprising the same
US10024563B2 (en) 2014-06-25 2018-07-17 Mitsubishi Electric Corporation Indoor unit of air-conditioning apparatus and air-conditioning apparatus
JP2016008796A (en) * 2014-06-25 2016-01-18 三菱電機株式会社 Indoor unit of air conditioning device and air conditioning device
JP2016061457A (en) * 2014-09-16 2016-04-25 日立アプライアンス株式会社 Air conditioner
CN104913458A (en) * 2015-06-24 2015-09-16 广东美的暖通设备有限公司 Air-conditioning control method
WO2017163883A1 (en) * 2016-03-22 2017-09-28 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 Air conditioner
JP2017172828A (en) * 2016-03-22 2017-09-28 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 Air conditioner
WO2018042621A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-08 三菱電機株式会社 Air conditioning system
JPWO2018042621A1 (en) * 2016-09-02 2018-11-22 三菱電機株式会社 Air conditioning system
JP2018151833A (en) * 2017-03-13 2018-09-27 パナソニック株式会社 Identifier learning device and identifier learning method
CN109631259A (en) * 2018-12-21 2019-04-16 奥克斯空调股份有限公司 Air conditioning control method, device and air conditioner
JP2022531259A (en) * 2019-05-02 2022-07-06 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド A method of analyzing the behavior pattern of the user to control the operation of the air conditioner, and the air conditioner
US11655995B2 (en) 2019-05-02 2023-05-23 Lg Electronics Inc. Method of controlling operation of air conditioner by analyzing user's behavior pattern and air conditioner
JP2023512359A (en) * 2020-12-29 2023-03-27 商▲湯▼国▲際▼私人有限公司 Associated object detection method and apparatus
CN112747434A (en) * 2020-12-31 2021-05-04 上海尚雍电子技术工程有限公司 Indoor temperature control method, system, device and computer readable storage medium
JP2023016749A (en) * 2021-07-22 2023-02-02 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド Air conditioner and method for operating the same
JP7438278B2 (en) 2021-07-22 2024-02-26 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド Air conditioner and its operating method
CN115875813A (en) * 2022-12-06 2023-03-31 珠海格力电器股份有限公司 Air supply control method, air conditioner and storage medium

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