JP2015055384A - Air conditioner - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、空気調和機に関する。 The present invention relates to an air conditioner.
本技術分野の背景技術として、特開2001−355898号公報(特許第4106857号(特許文献1))がある。同公報には、「本体10に部屋の様子を撮影できる画像センサ1を配設した。」と記載されている(要約参照)。
また、本技術分野の背景技術として、特開2010−266188号公報(特許文献2)がある。この公報には、「所望の設定温度により設定された制御目標値に基づき空調制御を行う空気調和機200とその制御コントローラ100からなる空調システムであって、空気調和機200は、記憶部と人体検知手段と使用者判定部と制御指標決定部と空調制御部を備え、人体検知手段の検出結果および使用者判定部の判定結果に応じて、制御コントローラの特徴設定手段により設定された個人の快適性特徴に応じて算出した制御補正値を所望の設定内容に加算して制御目標値とするか、室内全体の快適性を制御目標値とするかを決定するようにした。」と記載されている(要約参照)。
As background art of this technical field, there is JP-A-2001-355898 (Patent No. 4106857 (Patent Document 1)). The gazette states that “the
Moreover, there exists Unexamined-Japanese-Patent No. 2010-266188 (patent document 2) as background art of this technical field. This publication states that “an air conditioning system that includes an
前記特許文献1には、画像センサで部屋の様子を撮影することが記載されている。また、前記特許文献2には、人体検知手段について記載されている。
しかし、CCD(Charge Coupled Device)などを用いた通常の撮像素子では、撮像した画像から人体の位置などを特定できるのは、室内がある程度明るい場合に限られる。また、温度検出素子により室内の温度を検出することで人体の位置などを検出することも可能である。この場合は、室内が暗くなっても人物を検出することができる。しかし、撮像した画像に基づいて人体の位置などを検出する方が、温度検出により人体の位置などを検出する場合に比べて、人体の位置などを正確に検出することができる。
そこで、本発明は、適切に人体の位置などを検出して空気調和などを的確に制御することができる空気調和機を提供することを課題とする。
Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228667 describes that a room is photographed with an image sensor.
However, in a normal imaging device using a CCD (Charge Coupled Device) or the like, the position of the human body can be specified from the captured image only when the room is bright to some extent. It is also possible to detect the position of the human body by detecting the temperature in the room using a temperature detection element. In this case, a person can be detected even when the room is dark. However, detecting the position of the human body based on the captured image can detect the position of the human body more accurately than detecting the position of the human body by temperature detection.
Then, this invention makes it a subject to provide the air conditioner which can detect a human body position etc. appropriately and can control air conditioning etc. appropriately.
上記課題を解決するため、本発明の一形態は、室内の画像を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像した画像に基づいて人体を検出する第1の検出部と、室内の温度検出を行う温度検出部と、前記温度検出部で検出した温度に基づいて人体を検出する第2の検出部と、室内の照度を検出する第3の検出部と、前記第3の検出部で検出した照度が第1の基準値以上であるときは、前記第1の検出部による人体の検出に基づいて空気調和を制御する第1の制御部と、前記第3の検出部で検出した照度が第1の基準値未満であるときは、前記第2の検出部による人体の検出に基づいて空気調和を制御する第2の制御部と、を有する。 In order to solve the above problems, according to one embodiment of the present invention, an imaging unit that captures an indoor image, a first detection unit that detects a human body based on an image captured by the imaging unit, and indoor temperature detection are performed. A temperature detection unit that performs the detection, a second detection unit that detects a human body based on the temperature detected by the temperature detection unit, a third detection unit that detects illuminance in the room, and the third detection unit When the illuminance is greater than or equal to the first reference value, the illuminance detected by the first control unit that controls air conditioning based on detection of the human body by the first detection unit and the illuminance detected by the third detection unit is And a second control unit that controls air conditioning based on detection of a human body by the second detection unit when the value is less than one reference value.
本発明によれば、適切に人体の位置などを検出して空気調和などを的確に制御することができる空気調和機を提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the air conditioner which can detect a human body position etc. appropriately and can control air conditioning etc. appropriately can be provided.
Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
<装置の全体構成>
図1は、本実施例にかかる空気調和機1の外観構成の説明図である。空気調和機1は、例えばヒートポンプ技術などを用い、冷房などの室内の空気調和を行う装置である。空気調和機1は、大別して、室内の壁などに設置される室内機100と、屋外などに設置される室外機200と、赤外線通信などにより室内機100と通信してユーザが空気調和機1を操作するためのリモコンReとからなる。空気調和機1が設置されるときは、室内機100と室外機200とは冷媒配管(図示せず)で接続される。また、室内機100と室外機200とは通信ケーブル(図示せず)で接続され、互いに通信することができる。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
<Overall configuration of device>
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342(図9)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、停止要求などの様々な指令である。
空気調和機1は、これらの信号に基づいて、少なくとも室内の冷房、暖房、除湿などを行うことができる。また、空気清浄など、その他の空気調和の機能を備えていてもよい。すなわち、空気調和機1は、室内の空気を様々に調整することができる。
The remote controller Re is operated by the user and transmits an infrared signal to the remote control receiving unit 342 (FIG. 9) of the
The
室内機100の例えば長手方向中央部の下部には、撮像素子131が室内側を撮像側として設置されている。撮像素子131としては、例えば、CCD(Charge Coupled Device)を用いることができる。さらに、室内機100の前面パネル111の例えば長手方向中央部の下部には、温度検出素子132が室内側を温度検出側として設置されている。温度検出素子132としては、例えば、サーモパイルを用いることができる。撮像素子131、温度検出素子132に関するさらに詳細な構成については後述する。
図2は、室内機100をその長手方向と直交する方向に切断した縦断面図である。室内機100の筐体ベース112は、熱交換器113、送風ファン114、フィルタ115などの内部構造体を収容している。
For example, at the lower part of the central portion of the
FIG. 2 is a longitudinal sectional view of the
熱交換器113は複数本の伝熱管116を有し、送風ファン114により室内機100内に取り込まれた室内の空気を、伝熱管116を通流する冷媒と熱交換させ、当該空気を冷却又は加熱などするように構成されている。なお、伝熱管116は、前記した冷媒配管(図示せず)に通じていて、公知の冷媒サイクル(図示せず)の一部を構成している。送風ファン114は風速を調節可能である。
左右風向板121は、その基端側が室内機100下部に設けた回転軸(図示せず)を支点にして左右風向板用モータ343(図9)により正逆回転される。そして、左右風向板121の先端側が室内側を向いていて、これにより左右風向板121の先端側は水平方向に振れるように動作可能である。
The
The left and right
上下風向板122は、室内機100の長手方向両端部に設けられた回転軸(図示せず)を支点にして上下風向板用モータ344(図9)により正逆回転される。これにより、上下風向板122の先端側は上下方向に振れるように動作可能である。
前面パネル123は、室内機100の前面を覆うように設置されており、下端部の回転軸(図示せず)を支点として前面パネル用モータ345(図9)により正逆回転可能である。ちなみに、前面パネル123は、回転動作を行うことなく、室内機100の下端に固定されたものとしてもよい。
The vertical
The
室内機100は、送風ファン114が回転することによって、空気の吸込口124及びフィルタ115を介して室内の空気を室内機100内に取り込み、この空気を熱交換器113で熱交換する。これにより、当該熱交換後の空気は、熱交換器113で冷却され、あるいは、加熱される。この熱交換後の空気は吹出し風路125に導かれる。さらに、吹出し風路125に導かれた空気は、空気の吹出口126から室内機100外部に送り出されて室内を空気調和する。そして、この熱交換後の空気が吹出口126から室内に吹き出す際には、その水平方向の風向きは左右風向板121により調節され、その上下方向の風向きは上下風向板122により調節される。
その他に、空気調和機1には、冷媒を圧縮する圧縮機、高圧の冷媒を減圧する膨張弁、冷媒の流路を切り替える四方弁、外気と冷媒とを熱交換する室外機200の熱交換器などの装置を備えているが、これらの装置構成や作用については公知であるため、図示、説明は省略する。
The
In addition, the
<撮像素子、温度検出素子の詳細>
図3は、撮像素子131、温度検出素子132の向きを水平方向に駆動する機構の例を説明する説明図である。撮像素子131と温度検出素子132とは、別異の駆動機構によりそれぞれ独立に駆動されるが、その機構は類似しているため、図3においては、撮像素子131と温度検出素子132とをそれぞれ駆動するステッピングモータのみは異なる符号を付し、他の機構部材は便宜上同一の符号を付して説明する。
<Details of image sensor and temperature detector>
FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining an example of a mechanism for driving the orientation of the
撮像素子131は、例えば室内機100の長手方向中央部下部の吹出口126近傍から室内の画像を撮像することで、吹出口126側からの室内の画像の撮像を行うことができる。また、温度検出素子132も、例えば室内機100の長手方向中央部下部の吹出口126近傍から室内の温度を検出することで、吹出口126側からの室内の温度分布を検出することができる。
The
図3の(a)〜(c)は、それぞれ異なる機構の例を示している。何れの例においても、撮像素子131(温度検出素子132)は、取付部材141に取り付けられている。図1の例においては、撮像素子131と温度検出素子132は、水平方向に並列して配置されているが、上下に配置する等、様々な位置関係で配置することができる。取付部材141は、ステッピングモータ142a(142b)により駆動され、これによって、撮像素子131(温度検出素子132)の撮像側(温度検出側)の水平方向の向きが可変となる(首振り制御による可変)。
FIGS. 3A to 3C show examples of different mechanisms. In any example, the image sensor 131 (temperature detection element 132) is attached to the
図3(a)は、取付部材141とステッピングモータ142a(142b)とが直接連結されている例である。図3(b)は、取付部材141とステッピングモータ142a(142b)とがアーム133を介して連結されている例である。図3(c)は、取付部材141とステッピングモータ142a(142b)とが互いに噛み合ったギヤ134,135を介して連結されている例である。これらの例のように、ステッピングモータ142a(142b)による取付部材141の駆動機構は様々に構成することができる。
図4は、撮像素子131の水平方向の向きの移動と視野角について説明する説明図である。図4は、室内機100及び当該室内機100が設けられている室内を鉛直上方側からみた概念図であり、図4の上側は当該室内機100が取り付けられている壁側となり、下側は室内機100が取り付けられている室内の室内機100の前方側の空間となる。
FIG. 3A shows an example in which the mounting
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining the movement of the
この例で、撮像素子131の水平方向の視野角はおよそ60°である。よって、撮像素子131の水平方向の向きが真正面(方向311)にあるときに撮像素子131で撮像すれば、矢印312の範囲の室内の画像の撮像を行うことができる。また、向き311から撮像素子131の向きを室内機100に向かって右に例えば45°移動させ、方向313の向きで撮像すれば、矢印314の範囲の室内の画像の撮像を行うことができる。さらに、向き311から撮像素子131の向きを室内機100に向かって左に例えば45°移動させ、方向315の向きで撮像すれば、矢印316の範囲の室内の画像の撮像を行うことができる。これにより、本例では室内機100が設置された室内を合計で約150°の視野角(方向317から方向318までの範囲)で撮像することができる。
In this example, the horizontal viewing angle of the
また、矢印312の範囲と矢印314の範囲とは一部(約15°の範囲)重なって画像を取得することができ、同様に矢印312の範囲と矢印316の範囲とは一部(約15°の範囲)重なって画像を取得することができる。
ここで、前記の約150°の視野角で室内の画像を撮像するためには、方向313から方向315までの範囲で撮像素子131の向きを水平方向に変動すればよい。
撮像素子131は、図2に示すように、所定角度だけ斜め下向きに画像を撮像する。すなわち、図2に示すように、水平方向321に対して撮像素子131の方向322は、所定角度だけ下側にずれている。
Further, the range of the
Here, in order to capture an indoor image with the viewing angle of about 150 °, the orientation of the
As shown in FIG. 2, the
図5は、撮像素子131の上下方向の視野角について説明する説明図である。図5(a)は、室内機100の側方からみた撮像素子131の視野角を示す図であり、図5(b)は、撮像素子131で撮像した室内の画像337の例を示す図である。符号331は室内機100が設置される壁であり、符号332は室内の天井であり、符号333は室内の床333であり、符号334は室内機100の前方の壁であり、符号335は室内機100からみて右側の壁であり、符号336は室内機100からみて左側の壁である。
FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the vertical viewing angle of the
そして、図5(a)に示すように、本実施例の例では撮像素子131の上下方向の視野角は45°である。そして、その視野角の範囲は、天井332と平行方向338と当該方向338から下側に45°の角度をなす方向339との間の範囲となる。この場合に、画像337において、室内機100の前方の壁334が映っている範囲の高さがaとなり、天井332が映っている範囲の高さがbとなる。
温度検出素子32は、例えば、横×縦が1×1画素、1×4画素、あるいは、1×8画素のサーモパイルであり、以下では、1×8画素の例で説明する。温度検出素子32の各画素は、本例において、水平方向の視野角は約5°、垂直方向の視野角は約5.6°である。
As shown in FIG. 5A, the viewing angle in the vertical direction of the
The temperature detection element 32 is, for example, a thermopile having 1 × 1 pixel, 1 × 4 pixel, or 1 × 8 pixel in the horizontal and vertical directions, and will be described below with an example of 1 × 8 pixels. In this example, each pixel of the temperature detecting element 32 has a horizontal viewing angle of about 5 ° and a vertical viewing angle of about 5.6 °.
図6は、温度検出素子32の垂直方向の視野角について説明する説明図である。横軸の「距離」とは、室内機100からの距離を示し、縦軸の「高さ」は、室内の床333からの高さを示している。図6中の丸付き数字は、温度検出素子32の縦方向の8個の画素にそれぞれ対応している。すなわち、丸付き数字1番〜8番は、それぞれ温度検出素子32の縦方向の下から1番〜8番の画素にそれぞれ対応している。すなわち、温度検出素子32の縦方向の下から1番〜8番の画素のそれぞれの視野角を丸付き数字1番〜8番で示している。一つの画素の垂直方向の視野角αは約5.6°なので、これにより、温度検出素子32の縦方向の視野角は8個の画素で合計約45°になる。そして、この縦方向に合計45°の視野角の上側の限界のライン341は、天井332と平行になる。
FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the viewing angle of the temperature detection element 32 in the vertical direction. The “distance” on the horizontal axis indicates the distance from the
図7は、温度検出素子132の水平方向の視野角について説明する説明図である。図7は、温度検出素子132の水平方向の視野角を上から見た図である。一つの画素の水平方向の視野角βは約5°である。そして、温度検出素子32は、ステッピングモータ142b(図9)の駆動により水平方向に5°ずつ向きを変えながら、30回の温度検出を行う。これにより30回の温度検出で水平方向に合計で約150°の視野角を得ることができる。図7において、(1)番〜(30)番は、この30回の温度検出の1回目〜30回目の温度検出の視野角にそれぞれ対応している。また、図7には、温度検出素子132の約150°の視野角に対応した、撮像素子131の視野角も示している。すなわち、図4を参照して示した視野角の範囲314,312,316も重ねて示している。
FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining the horizontal viewing angle of the
図8は、温度検出素子132で前記のように30回温度検出を行ったときの視野角150°の範囲の検出温度の温度分布を示すマトリックスである。図8では、横軸に1番〜30番の符号が示されているが、これは図7の(1)番〜(30)番にそれぞれ対応している。また、縦軸の1番〜8番の符号が示されているが、これは図6の丸付き数字1番〜8番にそれぞれ対応している。そして、マトリックス361における、この30×8個で合計240個の各領域362は、それぞれ図6の垂直方向の丸付き数字1番〜8番、図7の水平方向の(1)番〜(30)番に対応した温度検出素子132からみた方向の検出温度を示している。
FIG. 8 is a matrix showing the temperature distribution of the detected temperature in the range of a viewing angle of 150 ° when the
また、図8には、図4を参照して示した視野角の範囲314,312,316にそれぞれ対応して撮像素子131で撮像した画像314a,312a,316aと、マトリックス361の各領域362との対応関係も示している。すなわち、撮像素子131の水平方向の視野角150°と、温度検出素子132の水平方向の視野角150°とは範囲が一致している。そして、撮像素子131の上下方向の視野角45°(図5)と、温度検出素子132の上下方向の視野角45°(図6)とは範囲が一致している。そのため、画像314a,312a,316aの画像上のある位置において、その温度分布は各領域362のどれになるかを特定することができる。
8 shows
<制御系の構成>
図9は、空気調和機1の制御系の電気的な接続を示すブロック図である。制御装置341は、マイクロコンピュータを中心に構成され、空気調和機1を集中的に制御する装置である。制御装置341には、所定のインターフェイスを介して、撮像素子131、温度検出素子132が接続されている。また、制御装置341には、所定のインターフェイスを介して、リモコンReからの赤外光を受信するリモコン受信部342と、左右風向板121を駆動する左右風向板用モータ343と、上下風向板122を駆動する上下風向板用モータ344とが接続されている。さらに、制御装置341には、所定のインターフェイスを介して、前面パネル123を駆動する前面パネル用モータ345と、送風ファン114を駆動する送風ファンモータ346とが接続されている。その上、制御装置341には、所定のインターフェイスを介して、撮像素子131を駆動するステッピングモータ142aと、温度検出素子132を駆動するステッピングモータ142bと、外部の機器と通信を行う通信制御装置347とが接続されている。通信制御装置347は、例えば、赤外線通信、無線通信などにより外部と通信を行うことができる。
記憶部351は、制御装置341で様々な情報を記憶する揮発性及び不揮発性の各記憶装置である。撮像制御部352〜第3の制御部359は、制御装置341で実現する各機能を示しており、その詳細な説明は後述する。
<Control system configuration>
FIG. 9 is a block diagram showing electrical connection of the control system of the
The
<制御系による制御の内容>
ところで、空気調和機1で空調空間となる室内の人体を検出すれば、当該人体の存在する位置などに応じて、空気調和機1により適切な空気調和を行うことが可能となる。この場合に、人体を検出する手段としては、撮像素子131で検出した画像に基づいて人体を検出する手段、温度検出素子132で検出した温度に基づいて検出する手段がある。
<Contents of control by control system>
By the way, if the
このうち、撮像素子131で検出した画像に基づいて人体を検出する手段によれば、温度検出に基づく場合に比べて、人体の位置などを正確に特定することができる。この場合には、人体の頭の横幅・立て幅、肩幅、頭の中心位置、頭と肩の位置、身長、着衣量、皮膚表面温度などの人体の特徴量を検出し、個々の人物を識別して個人認証を行ったりして、空気調和機1の精緻な空調制御を行うことも可能となる。しかし、撮像素子131として一般的なCCD(Charge Coupled Device)などを用いる場合には、人体を検出できるのは、室内がある程度明るい場合に限られる。
一方、温度検出素子132で検出した温度に基づいて人体を検出する場合は、画像に基づいて人体を検出する場合に比べて、人体の位置などを正確に特定することはできない。しかし、この場合は、画像に基づいて人体を検出する場合と異なり、室内が暗くても人体を検出することができる。
Among these, the means for detecting the human body based on the image detected by the
On the other hand, when a human body is detected based on the temperature detected by the
そこで、本実施例の空気調和機1では、室内がある程度明るい場合には、撮像素子131で検出した画像に基づいて人体を検出し、その結果に基づいて空気調和を制御する。一方、室内が暗くなった場合は、温度検出素子132で検出した温度に基づいて人体を検出し、その結果に基づいて空気調和を制御する。これにより、室内の明暗に関わらず人体を検出して空気調和などを的確に制御することができる空気調和機1を提供する。以下、その詳細な制御について説明する。
Therefore, in the
(撮像処理)
図10は、撮像素子131を用いた撮像処理について説明するフローチャートである。撮像素子131での室内の撮像は所定時間t1(一例を挙げれば5分など、制御の目的により使い分けることができる)ごとに行う。すなわち、撮像制御部352(図9)は、前回の撮像素子131による撮像処理の終了から(後述のステップS11により記憶された前回の時刻から)所定時間t1を経過したときは(S1のYes)、ステッピングモータ142aを制御して取付部材141を駆動する。そして、これにより、撮像制御部352は、例えば一定の角速度で撮像素子131の水平方向の向きの移動を開始する(S2)。この動作は、例えば図4に示す向き318側から向き317側に向かって開始する。そして、撮像制御部352は、撮像素子131の向きが方向315に達したときは(S3のYes)、必要に応じて一時停止するなどして撮像素子131で撮像を行い、画像データを左画像316a(図8)として記憶部351(図9)に記憶する(S4)。次に、撮像素子131の向きが方向311に達したときは(S5のYes)、撮像制御部352は、必要に応じて一時停止するなどして撮像素子131で撮像を行い、画像データを正面画像312a(図8)として記憶部351に記憶する(S6)。次に、撮像素子131の向きが方向313に達したときは(S7のYes)、撮像制御部352は、必要に応じて一時停止するなどして撮像素子131で撮像を行い、画像データを右画像314a(図8)として記憶部351に記憶する(S8)。
(Imaging processing)
FIG. 10 is a flowchart for describing imaging processing using the
そして、図4に示すように撮像素子131の向きが方向313に達したときは、ステッピングモータ142aの回転方向を逆転して、方向313から方向318に向かって撮像素子131の水平方向の向きの変動を開始する(S9)。この方向313から方向318に向かって撮像素子131が移動している間は、撮像素子131による撮像は行わなくともよい。そして、方向315に撮像素子131の向きが戻ったときは(S10のYes)、その時刻を記憶部351に記憶し、ステッピングモータ142aを停止して(S11)、リターンする。時刻の記憶は画像データを「右画像」として記憶部351に記憶した後(S8)の時点の時刻で行ってもよい。
As shown in FIG. 4, when the orientation of the
なお、前記の所定時間t1の経過は、リモコンReの操作により、空気調和機1を稼働させている時間内だけで判断してもよいし、空気調和機1を稼働させていない時間も含めて全時間で判断してもよい(この場合は、空気調和機1は稼働していなくても撮像素子131などだけは稼働させる)。以上の説明から明らかなように、撮像素子131、ステッピングモータ142a、撮像制御部352などにより、本発明の「撮像部」を実現している。
Note that the elapse of the predetermined time t1 may be determined only by the operation time of the
(温度検出処理)
図11は、温度検出素子132を用いた温度検出処理について説明するフローチャートである。まず、温度検出素子132での室内の撮像は所定時間t2(一例を挙げれば5分など、制御の目的により使い分けることができる)ごとに行う。すなわち、撮像制御部352(図9)は、前回の撮像素子131による撮像処理の終了から(後述のステップS29により記憶された前回の時刻から)所定時間t2を経過したときは(S21のYes)、温度検出制御部353は、ステッピングモータ142bを制御する。そして、この制御により、撮像制御部352は、図7において最も方向318側にある(1)番の向きに温度検出素子132の温度検出側を向ける(S22)。そして、温度検出制御部353は、必要に応じて当該向きでステッピングモータ142bの動きを停止した上で、温度検出を行う(S23)。そして温度検出制御部353は、この検出温度情報を記憶部351に記憶する(S24)。ここで、前記のとおり、温度検出素子132は、縦×横が8×1のサーモパイルであるため、この8個の素子の各検出温度の検出温度情報が記憶される。次に、温度検出制御部353は、次番の向きに温度検出素子132の温度検出側を向ける(S25)。そして、温度検出制御部353は、S23と同様に温度検出を行う(S26)。温度検出制御部353は、この検出温度情報を記憶部351に記憶する(S27)。これにより、未だ(30)番の向きでの温度検出が終了していないときは(S28のNo)、温度検出制御部353は、ステップS25以下の処理を繰り返し、(1)番〜(30)番のすべての向きでの温度検出を行う。(30)番の向きでの温度検出が終了したときは(S28のYes)、その時刻を記憶部351に記憶して、ステッピングモータ142bを停止し(S29)、図11の処理を終了する。以上の処理により、図8の温度分布のマトリックス361を取得することができる。すなわち、撮像素子131、ステッピングモータ142b、温度検出制御部353などにより、本発明の「温度検出部」を実現している。
(Temperature detection processing)
FIG. 11 is a flowchart for explaining temperature detection processing using the
また、図10の撮像処理と図11の温度検出処理は独立して行われる。しかし、撮像素子131で撮像した画像と、温度検出素子132で検出した温度とを用いて空気調和を制御する場合には、多くの場合、両者のタイミングはある程度同期させた方が望ましい。すなわち、撮像処理により全視野角で1回撮像を行う動作と、温度検出処理により全視野角で1回温度検出を行う動作とは、同時並行的に行うか、少なくとも両者のタイミングを極力近くすることが望ましい。
Moreover, the imaging process of FIG. 10 and the temperature detection process of FIG. 11 are performed independently. However, in the case where air conditioning is controlled using the image captured by the
(人体検出処理及び空気調和制御処理)
図12は、制御装置341が実行する人体検出処理について説明するフローチャートである。前記の図10、図11の処理により、それぞれ時間t1、t2ごとに取得された室内の画像及び温度の情報は、記憶部351に蓄積されている(過去の所定回数分までの情報のみの蓄積として、それ以前の情報は削除してよい)。
(Human body detection processing and air conditioning control processing)
FIG. 12 is a flowchart for describing human body detection processing executed by the
まず、図10の撮像処理により新たに撮像処理が行われたときは(S31のYes)、第1の検出部354(図9)は、図10の処理で記憶部351に蓄積されている画像を読み出して、当該画像に基づいて、室内の人体の検出を行う(S32)(詳細は後述)。また、図11の温度検出処理により新たに温度検出処理が行われたときは(S33のYes)、第2の検出部355(図9)は、図11の温度検出処理で記憶部351に蓄積されている温度の情報を読み出して、当該温度の情報に基づいて、室内の人体の検出を行う(S34)(詳細は後述)。
First, when a new imaging process is performed by the imaging process of FIG. 10 (Yes in S31), the first detection unit 354 (FIG. 9) stores the image accumulated in the
図13は、制御装置341が実行する空気調和制御処理について説明するフローチャートである。ここでは、まず、第3の検出部356(図9)が、撮像素子131で撮影される画像に基づいて室内の明るさ(撮像素子131の照度)を検出する(S41)。そして、この照度が基準値a(第1の基準値)以上であるときは(S42のYes)、第1の制御部357が、S32の室内の画像による人体の検出に基づいて空気調和機1による空気調和を制御する(S43)(詳細は後述)。また、照度が基準値a未満であるときは(S42のNo)、第2の制御部358が、S2の室内の温度による人体の検出に基づいて、空気調和機1による空気調和を制御する(S44)(詳細は後述)。
FIG. 13 is a flowchart illustrating air conditioning control processing executed by
図10の撮像処理は、室内の明るさに関わらず、少なくとも空気調和機1の稼働中は継続的に行っている。一方、図13の空気調和制御処理では、画像の照度が基準値a未満であるとき(S42のNo)、すなわち室内が暗くて画像による人体の検出が困難な場合には、室内の温度による人体の検出に基づいて空気調和機1による空気調和などを制御する(S44)。室内が暗くて画像による人体の検出が困難な状況とは、夜になり、しかも室内の照明が点灯されていないような状況、通常は家人が就寝しているような状況である。このような状況では、画像に基づいて人体を検出するのは困難である。このような状況でも図10による撮像処理を継続するのは、就寝中でも、トイレに立つなど、照明を突然点灯させて室内が明るくなる場合もあるため、当該状況に速やかに対応できるようにするためである。すなわち、夜間に突然照明が点灯したときにも、直ちに画像による人体の検出(S32)が行うことができるようにするためである。
The imaging process of FIG. 10 is continuously performed at least during the operation of the
また、室内が明るい場合(照度が基準値a以上の場合(S42))にも、温度による人体の検出の結果を空気調和の制御などに用いるのであれば、温度検出制御部353は、図11の温度検出処理を行ってもよい。この場合には、室内の明暗にかかわらず、温度の情報に基づいて室内の人体の検出を行うことができる(S34)。一方、室内が明るい場合(照度が基準値a以上の場合(S42))には、温度検出制御部353は、図11の温度検出処理を行わなくてもよい。この場合には、温度の情報に基づいた室内の人体の検出(S34)は行わない。以下では、図12、図13の各処理について詳細に説明する。
Further, even when the room is bright (when the illuminance is greater than or equal to the reference value a (S42)), if the detection result of the human body based on the temperature is used for air conditioning control or the like, the temperature
(画像に基づく人体検出処理)
次に、前記の画像に基づいて人体を検出する処理(S32)について説明する。図14は、画像に基づく人体検出処理(S32)のサブルーチンのフローチャートである。まず、第1の検出部354(図9)は、図10の撮像処理で取得した左画像316a、正面画像312a、右画像314a(図8)から人体の位置を検出する(S51)。次に、第1の検出部354は、この検出した人体の位置に関し、画面上の座標系から実空間の座標系に変換する(S52)。これにより、室内のどこに人体が存在していたかを判定することができる。このようにして、人体の実空間の座標を判定すると、第1の検出部354は、当該座標の情報を記憶部351に記憶する(S53)。
(Human body detection processing based on images)
Next, a process (S32) for detecting a human body based on the image will be described. FIG. 14 is a flowchart of a subroutine of human body detection processing (S32) based on an image. First, the first detection unit 354 (FIG. 9) detects the position of the human body from the
図15は、図14の画像に基づく人体検出処理について詳細に説明する説明図である。図14の処理のS52においては、具体的には以下の処理により室内の人体の実空間の座標を判定する。まず、頭部は、身長、性別に比較的依存しない大きさを有する人間の体の部位である。そこで、第1の検出部354は、ステップS51で検出した人体ごとに当該人体の顔中心の位置を算出するとともに、その頭部の大きさ(縦方向の長さ)D0を算出する。
FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating in detail the human body detection process based on the image of FIG. In S52 of the process of FIG. 14, specifically, the coordinates of the real space of the human body in the room are determined by the following process. First, the head is a part of the human body having a size that is relatively independent of height and sex. Therefore, the
図15(a)は、撮像素子131の光軸Pと垂直面Sとの関係を示す説明図である。図15(a)に示すように、撮像素子131の光軸Pは、水平面に対して俯角εを有している。垂直面Sは、光軸Pに垂直であるとともに、人体391の顔中心を通る仮想平面である。距離Lは、撮像素子131が有するレンズ(図示せず)の焦点131aと、人体391の顔中心との距離である。また、室内機100が設置される壁331とレンズの焦点131aとの距離はΔdである。
FIG. 15A is an explanatory diagram showing the relationship between the optical axis P and the vertical plane S of the
図15(b)は、画像面に撮像される画像と、実空間に存在する人体391との関係を示す説明図である。図15(b)に示す画像面Rは、撮像素子131が有する複数の受光素子(図示せず)を通る平面である。算出した前記の頭部の大きさD0に対応する縦方向の画角γyは、以下に示す式(1)で表される。ちなみに、式(1)で角度βy[deg/pixel]は、1ピクセル当たりの画角(y方向)の平均値であり、既知の値である。
そうすると、撮像素子131が有するレンズ(図示せず)の焦点131aから顔中心までの距離L[m]は、一般的な人間の顔の縦方向の長さの平均値をD1[m](既知の値)とすると、以下に示す式(2)で表される。前記したように、俯角εは、前記レンズの光軸が水平面となす角度である。
図15(c)は、前記レンズの焦点から顔中心までの距離Lと、画角δx,δyとの関係を示す説明図である。画像面Rの中心から画像上の顔中心までのx方向、y方向の画角をそれぞれδx,δyとすると、これらは以下に示す式(3)、式(4)で表される。ここで、xc,ycは、画像内の人体391の人体中心の位置(画像内でのx座標、y座標)である。また、Tx[pixel]は撮像画面の横サイズであり、Ty[pixel]は撮像画面の縦サイズであり、それぞれ既知の値である。
したがって、実空間における人体中心の位置座標は、以下に示す式(5)〜式(7)によって表される。
すなわち、このx,y,zの各値は図15に図示のとおりであり、これらの値から室内機100の吹出口126側からみたX方向(図4の左右方向)、Y方向(図4の上下方向)、Z方向(図4に垂直な方向)の座標が求められる。以上の処理により、第1の検出部354は、S52の処理を実現している。
以上のとおり、ここでは、画像に基づく人体の位置座標を検出する手段について説明した。しかし、人体の検出により更に様々な情報を取得するようにしてもよい。例えば、人体の位置を特定することで、在室している人数も検出することができる。
That is, the values of x, y, and z are as shown in FIG. 15, and from these values, the X direction (left and right direction in FIG. 4) and Y direction (FIG. 4) as viewed from the
As described above, here, the means for detecting the position coordinates of the human body based on the image has been described. However, various information may be acquired by detecting a human body. For example, the number of people in the room can be detected by specifying the position of the human body.
また、頭の横幅・立て幅、肩幅、頭の中心位置、頭と肩の位置、身長、着衣量、皮膚表面温度、皮膚の色、色温度、姿勢などの検出した人体の特徴量を検出し、この特徴量と識別情報とを関連づけて記憶するようにしてもよい。これにより、各個人を識別し、その各個人の移動を追跡することができる。また、この場合に、人体の顔の特徴量から人体の年齢や性別を推定して、この情報も前記識別標識に関連付けて記憶するようにしてもよい。顔の特徴量とは、顔の横幅・立て幅、顔の輪郭、目の位置、目のサイズ、眉の位置、眉のサイズ、目と眉の位置、鼻の位置、鼻のサイズ、目と眉と鼻の位置、口の位置、口のサイズ、目と眉と鼻と口の位置、顔の明暗のレイアウト、顔の表面温度、顔の色などである。
さらに、人体の位置および大きさの経時変化に基づき、在室者の移動量を算出して所定の時間内の移動量に基づき、在室者の活動量を算出するようにしてもよい。
(温度に基づく人体検出処理)
It also detects detected human body features such as head width / stand width, shoulder width, head center position, head and shoulder position, height, clothing amount, skin surface temperature, skin color, color temperature, posture, etc. The feature amount and the identification information may be stored in association with each other. As a result, each individual can be identified and the movement of each individual can be tracked. In this case, the age and sex of the human body may be estimated from the facial feature amount of the human body, and this information may be stored in association with the identification mark. Facial features include: face width / stand width, face outline, eye position, eye size, eyebrow position, eyebrow size, eye and eyebrow position, nose position, nose size, eye and The position of the eyebrow and nose, the position of the mouth, the size of the mouth, the position of the eyes and eyebrows, the nose and the mouth, the layout of the face brightness, the surface temperature of the face, the color of the face and so on.
Furthermore, the amount of movement of the occupants may be calculated based on the temporal change in the position and size of the human body, and the amount of activity of the occupants may be calculated based on the amount of movement within a predetermined time.
(Temperature detection processing based on temperature)
次に、前記の温度に基づいて人体を検出する処理(S34)について説明する。図16は、温度に基づく人体検出処理(S34)のサブルーチンのフローチャートである。まず、人の体温は、一般的にはセ氏35度代から37度代の範囲にあり、疾病により発熱したときは42度以上に高まる場合もある。そこで、図11による温度検出処理を行ったときは(S61のYes)、第2の検出部355(図9)は、温度検出後に得られたマトリックス361(図8)中に、人の体温に近い所定の温度範囲内の領域362が存在するか否かを判断する(S62)。マトリックス361には、前記の例で、縦方向が1番〜8番、横方向が1番〜30番で、合計で240個の領域362がある。この中に人の体温に近い所定の温度範囲内の領域362が存在する場合は(S62のYes)、第2の検出部355は、人体を検出したものと推定し、その領域362の座標(縦方向が何番で、横方向が何番か)の情報を温度の情報とともに記憶する(S63)。
Next, the process (S34) which detects a human body based on the said temperature is demonstrated. FIG. 16 is a flowchart of a subroutine of human body detection processing (S34) based on temperature. First, the body temperature of a person is generally in the range of 35 to 37 degrees Celsius, and may increase to 42 degrees or more when fever is caused by a disease. Therefore, when the temperature detection process of FIG. 11 is performed (Yes in S61), the second detection unit 355 (FIG. 9) sets the human body temperature in the matrix 361 (FIG. 8) obtained after the temperature detection. It is determined whether or not there is a
(画像による人体検出に基づく空気調和制御処理)
次に、画像による人体検出に基づいて空気調和を制御する処理(S43)の例について説明する。図17は、画像による人体検出に基づく空気調和制御処理(S43)の一例のサブルーチンを示すフローチャートである。空気調和機1には、左右風向板121を駆動して、吹出口126から吹き出す空気の水平方向の向きを首振りで往復動するように可変するスイング機能を備えている。一方、図14の処理により室内の人体の座標情報を取得することができるので、吹出口126側からみて、どの方向に人体が存在するかを判断することができる。
(Air conditioning control processing based on human body detection using images)
Next, an example of processing (S43) for controlling air conditioning based on human body detection based on an image will be described. FIG. 17 is a flowchart illustrating a subroutine of an example of an air conditioning control process (S43) based on human body detection based on an image. The
そこで、図17の例では、吹出口126側からみた人体の方向に応じてスイング機能を制御する。すなわち、第1の制御部357(図9)は、吹出口126から吹き出す空気の水平方向の向きを首振りで往復動するように可変するスイング機能が実行されているときには(その場合に設定されている、吹出口126から吹き出す空気の風速がS1であるとする)(S71のYes)、現在の吹出口126からの空気の吹き出し方向が人体の検出された方向(図16による最新の処理によるマトリックス361からS63で得られた情報により方向を判断できる)に向いたか否かを判断する(S72)。当該空気の吹き出し方向が人体の検出された方向に向いているときは(S72のYes)、第1の制御部357は、吹出口126から吹き出す空気の風速をS1より低いS2に設定する(S73)。その後、該空気の吹き出し方向が人体の検出された方向から外れたときは(S72のNo)、吹出口126から吹き出す空気の風速をS1に戻す(S74)。
この図17の処理例によれば、吹出口126から吹き出す冷風や温風が室内の人を直撃するのを防止することができ、人にやさしい空気調和を行うことができる。
Therefore, in the example of FIG. 17, the swing function is controlled according to the direction of the human body as viewed from the
According to the processing example of FIG. 17, it is possible to prevent cold air or hot air blown from the
なお、図17の処理は、画像による人体検出に基づいて空気調和を制御する処理(S43)の一例にすぎず、その他にも画像による人体検出に基づいて空気調和を様々に制御することができる。例えば、空気調和機1には、上下風向板122を駆動して、吹出口126から吹き出す空気の上下方向の向きを首振りで往復動するように可変するスイング機能も備えている。よって、図17の処理と同様に、吹出口126から吹き出す空気の上下方向の向きが室内の人体の検出された方向に向いている場合に、吹出口126から吹き出す空気の風速をS1からS2に低下させるようにしてもよい。また、画像による人体検出に基づいて室内の人の活動量を判断し、活動量が多い場合は設定温度を高めに、活動量が少ない場合は設定温度を低めにするなどの制御も可能となる。
Note that the process in FIG. 17 is merely an example of a process (S43) for controlling air conditioning based on human body detection based on an image, and various other methods for controlling air conditioning based on human body detection based on an image. . For example, the
(温度による人体検出に基づく空気調和制御処理)
次に、温度による人体検出に基づいて空気調和を制御する処理(S44)の例について複数説明する。この温度による人体検出に基づく空気調和制御処理(S44)は、前記のとおり室内の明るさ(撮像素子131の照度)が基準値a未満のときに実行される(S42のNo,S44)。この状況は、夜になっても室内の照明が点灯されていない場合、すなわち、通常は家人が就寝しているような場合を想定している。そのため、以下の複数の処理例のいずれも、就寝中に空気調和機1を使用する場合に好適な例である。
(Air conditioning control process based on human detection by temperature)
Next, a plurality of examples of processing (S44) for controlling air conditioning based on human body detection based on temperature will be described. The air conditioning control process (S44) based on the human body detection based on the temperature is executed when the indoor brightness (illuminance of the image sensor 131) is less than the reference value a as described above (No in S42, S44). This situation assumes a case where the room illumination is not turned on even at night, that is, a case where a householder is usually sleeping. Therefore, any of the following processing examples is a suitable example when the
図18は、温度による人体検出に基づく空気調和制御処理(S44)の一例で、当該処理のサブルーチンとなる第1の温度による空気調和制御処理を示すフローチャートである。まず、本例では、温度検出素子132で室内の温度検出をする領域範囲は、前記のとおり、水平方向に150°(図7)、垂直方向45°(図6)の視野角の範囲内であり、これは、マトリックス361(図8)で示されている。
FIG. 18 is an example of an air conditioning control process (S44) based on human body detection based on temperature, and is a flowchart showing an air conditioning control process using a first temperature that is a subroutine of the processing. First, in this example, the area range in which the
第2の制御部358は、図16の処理で人体と推定される領域362を検出したときは(S81のYes)、次のような処理を行う。まず、第2の制御部358は、図16の処理による人体の検出で、マトリックス361中で人体と推定した領域362について、以前と比べて所定程度の変動があったか否かを判断する(S82)。
具体的には、例えば、人体と推定した領域362の数(人体と推定した1又は複数の領域362の合計の広さ)が、以前(後述)と比べて、基準値b(第2の基準値)以上に増えたか否かを判断する。これは、領域362の数がc個以上増えたか否か、あるいは、領域362の数がc%以上増えたか否か、などで判断する。
When the
Specifically, for example, the number of the
あるいは、人体と推定した領域362の以前と比べて異なる数(人体と推定した1又は複数の領域362の合計の広さ)、すなわち、以前と今回とでは、人体と推定した領域362の重ならないものの数を判断する。そして、この数(広さ)が、基準値d(第3の基準値)以上に増えたか否か(領域362の数がc個以上増えたか否か、あるいは、c%以上増えたか否か、など)を判断する。
この場合に、マトリックス361中で人体と推定した領域362について、所定程度の変動があった(基準値b以上、あるいは基準値d以上に増えた)場合とは、冷房中であれば、室内で就寝している人が、暑さで寝苦しい状況にあるときであると推定される。
Alternatively, the number of
In this case, the
すなわち、人が寝苦しいと、布団をはぎとってしまうことがある。この場合は、体温で暖められた布団の裏側の温度が体温に近い温度となり、はぎとられて裏返った布団の裏側の温度を検出して、当該暖められた布団の裏側の部分も人体として図16の処理で判定されることになる(このように画像による人体検出(S32)に比べて、温度による人体検出(S34)は正確に人体の位置を検出するのには劣る)。よって、この場合は、人体と推定した領域362の数(広さ)が、以前と比べて、基準値b以上に増えることになり、その場合には、人が寝苦しくて動いていると推定することができる。
In other words, if a person is hard to sleep, the futon may be peeled off. In this case, the temperature of the back side of the futon warmed by the body temperature becomes a temperature close to the body temperature, the temperature of the back side of the futon turned off and turned over is detected, and the back side portion of the warmed futon is also shown as a human body in FIG. (In this way, the human body detection based on the temperature (S34) is inferior to accurately detecting the position of the human body compared to the human body detection based on the image (S32)). Therefore, in this case, the number (area) of the
あるいは、人が寝苦しくて動くと、以前とは人体の位置が変わってしまう。そのため、以前と今回とでは、人体と推定した領域362の重ならないものの数が変わってくる。よって、この数(広さ)が、基準値d以上に増えた場合は、人が寝苦しくて動いていると推定することができる。
これらの場合には、以前と今回とで、人体と推定した領域362の数(広さ)を比較している。この場合の「以前と今回」とは、例えば、前回(前々回やそれ以前の回とすることもできる)の図16の処理による人体の検出と、今回の図16の処理による人体の検出とである。
そして、温度による人体の検出は、新たに温度検出が行われる度に実行され(図12)、温度検出処理は、所定時間t2ごとに行われるので(図11)、この比較判断は所定時間t2(例えば5分)ごとに実行されることとなる。
Or if a person is sleepy and moves, the position of the human body will change. For this reason, the number of
In these cases, the number (area) of the
Then, the detection of the human body based on the temperature is executed every time new temperature detection is performed (FIG. 12), and the temperature detection process is performed every predetermined time t2 (FIG. 11). It will be executed every (for example, 5 minutes).
しかし、この場合に、1回だけの比較判断では、人が単なる寝返りをしている場合も、寝苦しくて動いていると誤判断される可能性もある。その場合には、直近の過去の所定回数の比較判断(例えば過去10回)の中で、人が寝苦しくて動いていると推定された回数が一定回数(例えば5回)あれば、単なる寝返りではなく、実際に寝苦しくて動いているのだと判断することができる。 However, in this case, there is a possibility that it is misjudged that the person is just sleeping and moving because it is hard to sleep even if the person makes a simple turn. In that case, if the number of times estimated that the person is struggling and moving in the last predetermined number of comparisons (for example, the past 10 times) is a certain number of times (for example, 5 times), simply turning over It can be judged that it is actually hard to sleep and moving.
そして、図18の処理により、マトリックス361中で人体と推定した領域362について、以前と比べて所定程度の変動があったと判断したときに(S82のYes)、冷房運転をしているときは(S83のYes)、冷房効果が不十分で人が暑さで寝苦しい状態にあると推定される。この場合には、第2の制御部358は、それ以前と比べて、空気調和の制御を変えるようにする(S84)。具体的には、第2の制御部358は、それ以前より冷房効果を高めるように制御する。冷房効果を高めるとは、空気調和制御の目標となる設定温度を所定程度下げる、前記の冷媒サイクル(図示せず)による冷却能力を所定程度高める、あるいは、前記のスイング制御による風向きを、温度による人体の検出がなされた方向に集中させるなどである。
When it is determined by the processing of FIG. 18 that the
スイング制御による風向きを、温度による人体の検出がなされた方向に集中させるには、例えば次のようにする。すなわち、前記の水平方向、上下方向のスイング機能で、左右風向板121、上下風向板122による風向きが、温度による人体の検出がなされた方向になった場合のみ、スイング機能による風向きの動きを遅くする、あるいは一時停止する、などである。あるいは、送風ファン114で、人体の検出された方向だけは、そうでない方向に比べて風速を高めるようにしてもよい。
第1の空気調和制御処理(図18)によれば、室内の人が暑さで寝苦しい状態にあることを検出し、寝苦しさを解消するように冷房効果を高めることができる。
In order to concentrate the wind direction by the swing control in the direction in which the human body is detected by the temperature, for example, the following is performed. That is, with the horizontal and vertical swing functions described above, the movement of the wind direction by the swing function is slowed only when the wind direction by the left and right
According to the first air conditioning control process (FIG. 18), it is possible to detect that the person in the room is in a sleepless state due to heat, and to enhance the cooling effect so as to eliminate the sleepiness.
図19は、画像による人体検出に基づく空気調和制御処理(S44)の一例で、当該処理のサブルーチンとなる第2の温度による空気調和制御処理を示すフローチャートである。第2の制御部358は、図16の処理で人体と推定される領域362を検出したときは(S91のYes)、次のような処理を行う。まず、第2の制御部358は、図16の処理による人体の検出で、マトリックス361中で人体と推定した領域362について、以前(後述)と比べて所定程度の温度の変動があったか否かを判断する(S92)。
具体的には、例えば、第2の制御部358は、マトリックス361中で人体と推定した領域362について、以前と比べて今回は、温度が基準値e(第4の基準値)以上に低下又は上昇したか判断する(S93)。
FIG. 19 is an example of an air conditioning control process (S44) based on human body detection based on an image, and is a flowchart illustrating an air conditioning control process using a second temperature that is a subroutine of the processing. When the
Specifically, for example, for the
図16の処理で人体と推定される領域362の温度が基準値e以上に低下した場合は、就寝中の人の表面温度が冷房の効き過ぎ又は暖房の不足により過度に低下していると推定することができる。
また、図16の処理で人体と推定される領域362の温度が基準値e以上に上昇した場合は、就寝中の人の表面温度が冷房の不足又は暖房の効き過ぎにより過度に上昇していると推定することができる。
When the temperature of the
In addition, when the temperature of the
この場合に比較する以前と今回の温度は、例えば、次のようにする。まず、前記のとおり、温度による人体の検出は、新たに温度検出が行われる度に実行され(図12のS33のYes)、温度検出処理は、所定時間t2ごとに行われるので(図11)、この比較判断は所定時間t2(例えば5分)ごとに実行される。比較する「今回」の温度は、所定時間t2ごとに実行される最新の温度検出で得られた温度である。また、「以前」の温度は、所定回数前の温度検出で得られた温度を用いる。所定回数前の温度検出とは、例えば、20〜30分程度前(4〜6回前)に検出された温度でもよいし、S44の処理の実行開始当初の温度、すなわち、消灯された後に最初に検出された温度でもよい。
温度が基準値e以上に低下又は上昇したときは(S93のYes)、当該温度低下又は上昇を低減する方向に冷房効果(冷房運転の場合)又は暖房効果(暖房運転の場合)を高める又は低めるように空気調和を制御する(S94)。
In this case, the temperatures before and after the comparison are as follows, for example. First, as described above, the detection of the human body based on the temperature is performed every time a new temperature detection is performed (Yes in S33 in FIG. 12), and the temperature detection process is performed at every predetermined time t2 (FIG. 11). This comparison determination is executed every predetermined time t2 (for example, 5 minutes). The “current” temperature to be compared is a temperature obtained by the latest temperature detection executed every predetermined time t2. Further, as the “previous” temperature, the temperature obtained by the temperature detection a predetermined number of times before is used. The temperature detection before the predetermined number of times may be, for example, the temperature detected about 20 to 30 minutes before (4 to 6 times before), or the temperature at the beginning of the execution of the process of S44, that is, the first after the light is turned off. The detected temperature may be used.
When the temperature drops or rises above the reference value e (Yes in S93), the cooling effect (in the case of cooling operation) or the heating effect (in the case of heating operation) is increased or decreased in a direction to reduce the temperature drop or rise. Thus, the air conditioning is controlled (S94).
具体的には、空気調和制御の目標となる設定温度を所定程度下げる又は上げる、前記の冷媒サイクル(図示せず)による冷却能力(冷房運転の場合)又は加熱能力(暖房運転の場合)を所定程度高める、などである。あるいは、前記のスイング制御による風向きを、温度による人体の検出がなされた方向に集中させてもよい。スイング制御による風向きを、温度による人体の検出がなされた方向に集中させるには、前記の第1の空気調和制御処理の場合と同様な手段を用いることができる。
この第2の空気調和制御処理によれば、就寝中の人が冷房や暖房の過不足により寒さや暑さを感じていても、適切な空気調和に制御して適温に保つことができる。
Specifically, the cooling capacity (in the case of cooling operation) or the heating capacity (in the case of heating operation) by the above-described refrigerant cycle (not shown), which lowers or raises the set temperature, which is the target of air conditioning control, by a predetermined amount is predetermined. Increase the degree. Alternatively, the wind direction by the swing control may be concentrated in the direction in which the human body is detected by the temperature. In order to concentrate the wind direction by the swing control in the direction in which the human body is detected by the temperature, the same means as in the case of the first air conditioning control process can be used.
According to this second air conditioning control process, even if a sleeping person feels cold or heat due to excessive or insufficient cooling or heating, it can be controlled to an appropriate air conditioning and kept at an appropriate temperature.
図20は、温度による人体検出に基づく空気調和制御処理(S44)の一例で、当該処理のサブルーチンとなる第3の温度による空気調和制御処理を示すフローチャートである。第2の制御部358は、図16の処理で得られたマトリックス361の下から所定数の領域362を特定する(S101)。この例では、マトリックス361の下から1〜3番目までの領域362(図8の例で、範囲363の部分)を特定する例で説明する。すなわち、図8の縦列の1番〜3番で、かつ横列の1番〜30番の合計90個の領域362を特定する。前記のとおり、温度検出素子132の上下方向の視野角は所定角度だけ下側を向いている(図6)。マトリックス361の下から所定数の領域362、この例で下から1〜3番目までの領域362は室内機100の近傍の下側の温度を検出した結果(図6の丸付き数字1番〜3番)に対応している。そして、これは室内の床333の温度の検出であるとみなすことができる。
FIG. 20 is an example of an air conditioning control process (S44) based on human body detection based on temperature, and is a flowchart illustrating an air conditioning control process using a third temperature that is a subroutine of the processing. The
そこで、第2の制御部358は、範囲363の各領域362の最新の検出温度(図16の処理の最新の検出結果によるもの)を判断する(S102)。具体的には範囲363の各領域362の平均温度を求め、この平均温度を室内の床333の温度とすることができる。図18の処理も夜間に家人が就寝しているような状況を想定している。そして、通常、家人は床333に直に布団を敷いて就寝しているか、床333上のベッド(床333から近い高さに家人は寝そべっている)で就寝している。よって、床333の温度を判断することで、床333又は床333に近い高さに寝そべっている人の冷房や暖房の過不足を判断することができる。
Therefore, the
次に、第2の制御部358は、このS103で判断した床333の温度に基づいて空気調和を制御する(ステップS103)。具体的には、一般に就寝中の人が快適に過ごせると想定される温度や、ユーザがリモコンReの操作により設定した温度を空気調和の目標温度として、S103で判断した床333の温度(例えば、範囲363の平均温度)が当該目標温度となるように、冷房又は暖房を制御する。あるいは、所定の基準値と比較するなどして、床333の温度が低いときは目標温度が高くなるように、逆に高いときは目標温度が低くなるようにしてもよい。あるいは、所定の基準値と比較するなどして、床333側における冷房又は暖房の能力が足らないと判断される場合は、上下風向板122を下側に向けて、ある程度床33の方向に固定して、床333側に冷風や温風が十分に届くようにしてもよい。
この第3の空気調和制御処理によれば、就寝中は床333又は床333から近い高さに家人は寝そべっていると想定されるので、単純に室内の温度ではなく床333の温度に基づいて、空気調和を制御することで、就寝中の人に快適な空調を提供することができる。
Next, the
According to the third air conditioning control process, it is assumed that the housekeeper lies at a height close to the
図21は、画像による人体検出に基づく照明制御処理を示すフローチャートである。図22は、照明制御処理について説明する説明図である。
図22のように、室内機100が設置された室内には、天井332に室内を照明する照明装置400が設けられている。この照明装置400は、点灯回路410で点灯駆動され、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やマイクロコンピュータなどで構成される制御装置411で点灯、消灯、照度などが制御される。制御装置411には、通信制御装置412が接続されている。この通信制御装置412は、赤外線通信、無線通信などにより、制御装置341に接続された通信制御装置347(図9)と通信を行うことができる。
前回の図16の処理によって、温度により人体と推定される領域を検出したときは(S111のYes)、第3の制御部359は、以前(例えば前回)との検出と比べて、所定程度の大きな変動(S82より大きな変動)があったか否かを判断する(S112)。
FIG. 21 is a flowchart showing illumination control processing based on human body detection based on an image. FIG. 22 is an explanatory diagram for explaining the illumination control process.
As illustrated in FIG. 22, a
When the region estimated to be a human body based on the temperature is detected by the previous processing of FIG. 16 (Yes in S111), the
これは、例えば、人体と推定した領域362の以前(例えば前回)と比べて異なる数(人体と推定した1又は複数の領域362の合計の広さ)、すなわち、以前と今回とでは、人体と推定した領域362の異なる部分の数を判断する。そして、この数(広さ)が、基準値f(前記基準値dより大きな値)以上に増えたか否か(領域362の数がg個以上増えたか否か、あるいは、g%以上増えたか否か、など)を判断する。
そして、基準値f以上に増えた場合は、室内で就寝していた人がトイレなどのために起き上がろうとしている、あるいは起き上がったと推定することができる。
This is, for example, a different number compared to the previous (for example, the previous time) of the
When the reference value f or more is increased, it can be estimated that a person sleeping in the room is about to get up or get up because of a toilet or the like.
あるいは、今回の検出で人体と推定した領域362が以前(例えば前回)とまったく異なる位置にあり、今回と以前とではマトリックス361上で所定距離以上離れているか否かを判断してもよい。また、以前(例えば前回)の検出で人体と推定した領域362が存在したが、今回の検出では存在しないか否かを判断してもよい。
今回と以前とで人体と推定した領域362がまったく異なる位置にある、または、以前は人体と推定した領域362が検出されたのに今回は検出されない場合は、室内で就寝していた人がトイレなどのために就寝場所から移動してしまったと推定することができる。
Alternatively, it may be determined whether or not the
If the
これらの場合に、以前の検出と比べて、所定程度の大きな変動があったときは(S112のYes)、第3の制御部359は、通信制御装置347,412を介して、制御装置411に照明機器400を点灯することを指示する制御信号を出力する(S113)。これにより、制御装置411は、点灯回路412を介して照明機器400を点灯する。
この処理によれば、室内で就寝していた人がトイレなどのために就寝場所から移動しようとしている、あるいは、移動したことを検出して、自動で照明機器400を点灯することができる。
In these cases, when there is a predetermined large fluctuation compared to the previous detection (Yes in S112), the
According to this process, it is possible to automatically turn on the
なお、前記の基準値fを大小2つ用意してもよい。すなわち、人体と推定した領域362の以前(例えば前回)と比べて異なる数(広さ)が、小さい基準値f以上であれば、人がトイレなどのために就寝場所から移動しようと動き始めていると判断し、照明機器400の照度を暗めにして点灯する。そして、その後、当該数(広さ)が、大きい基準値f以上になったら、人がトイレなどのために就寝場所から実際に移動した(している)と判断し、照明機器400の照度を明るめにして点灯する。例えば、この例のように、照明機器400の照度も制御するようにしてもよい。
Two reference values f may be prepared. That is, if the number (area) that is different from the previous (for example, the previous time) of the
次に、図21、図22を参照して説明した照明制御処理の別の例について説明する。図23は、照明制御処理の別の例について説明する建物の室内の縦断面図である。図24は、照明制御処理の別の例について説明するフローチャートである。図25は、照明制御処理の別の例について説明するタイミングチャートである。
図23においては、隣接する複数の室内520a,520b,520cが示されている。間仕切り510a,510bは、それぞれ隣接する室内の間の間仕切りである(ドアなどが設けられている)。間仕切り510a,510bで仕切られた各室内520a,520b,520cには、それぞれ照明機器400(400a,400b,400c)が設けられている(なお、前記の点灯回路412は図示を省略している)。
Next, another example of the illumination control process described with reference to FIGS. 21 and 22 will be described. FIG. 23 is a longitudinal cross-sectional view of a room in a building for explaining another example of the illumination control process. FIG. 24 is a flowchart for explaining another example of the illumination control process. FIG. 25 is a timing chart for explaining another example of the illumination control process.
In FIG. 23, a plurality of adjacent rooms 520a, 520b, and 520c are shown. The
各室内530(530a,530b,530c)には、室内機100(100a,100b,100c)がそれぞれ設置されている。各室内機100の構成や基本動作は、前記した室内機100(空気調和機1)と同様である。各室内機100には、前記の制御装置341や通信制御装置347(通信部)が設けられている。そして、各室内機100(の通信制御装置347)は、伝送手段560(無線通信も含む)(通信部)を介して互いに通信可能である。なお、前記の室外機200は、各室内機100にそれぞれ用意されていてもよいし、複数の室内機100に1台の室外機200が接続されていてもよい。
伝送手段560は、空調調和機100専用の伝送線を用いてもよいが、たとえば、ビル管理システムなどで機器間の通信に使用されているオープンネットワーク技術によるものであってもよい。
In each room 530 (530a, 530b, 530c), an indoor unit 100 (100a, 100b, 100c) is installed. The configuration and basic operation of each
The
各室内機100は、それぞれの人体などの検出情報を相互に伝送手段560により送受信しあって共有することができる。これにより、各室内機100は、各室内機100間で協調した制御を行うことができる。
次に、各室内機100の制御装置341が実行する照明制御処理について説明する。第3の制御部359は、自室内機100が設置されている室内530で第1の検出部354又は第2の検出部355により人体520を検知したか否かを判断する(S121)。人体520を検出したときは(S121のYes)、第3の制御部359は、当該室内530の照明機器400を点灯する(S122)。人体520を検出しなかったときは(S121のNo)、第3の制御部359は、自室内530と隣り合う他の室内530で照明機器400を点灯しているか否かを判断する(S123)。点灯しているときは(S123のYes)、第3の制御部359は、自室内530の照明機器400は消灯する(S124)。
Each
Next, the illumination control process which the
図25には、この場合の各室内530の室内機100の人体520の検出の有無および制御装置341による照明機器400(の制御装置411)への制御信号のON,OFFのタイミングを示している。図24の処理により、各室内530で人体520を検出しているときは、その室内530の照明機器400を点灯する。人体520を室内530で検出しなくなっても、隣室530で照明機器400を点灯するまでは、自室内530の照明機器400を点灯させ続ける。
よって、移動する人体520の周囲では、常に照明機器400の点灯を維持することができる。これにより、人体520の移動に伴い照明機器400が途切れることなく点灯するため、安全に各室内530の間を移動することができる。
FIG. 25 shows the presence / absence of detection of the
Therefore, the
図26は、建物の平面図である。図26の例は、図24、図25を参照して説明した空気調和機1の室内機100を各室内530(530a〜530h)に設けている(各室内530の室内機100は図示を省略)。この建物は、例えば学校などのような間仕切りの多い建物の例を示している。各室内530a〜530hは、この順に図26の左から右に並んでいて、各室内530a〜530hは、廊下522と隣接し、廊下522と各室内530(または隣接する室内530同士)は、ドア523(523a〜523i)の開閉により人の出入りが可能である。各室内530には照明機器400(400a〜400h)が設けられている。符号521の破線の矢印は、人の動線を示している。
FIG. 26 is a plan view of a building. In the example of FIG. 26, the
この図26の場合も、図24、図25を参照して説明した照明制御処理を実行する。よって、例えば、部屋530aから一度部屋の外へ出て、部屋530bに入る場合でも、部屋530aの照明機器400aは、部屋530bの照明機器400bが点灯したことを確認してから消灯するため、すべての照明が消灯することを容易に防ぐことができる。このとき、照明機器400の点灯制御は、室内機100の前記のような人体検出の情報で行なわれることから、照明機器400用の特別な制御システムを新たに追加しなくても行うことができる。
In the case of FIG. 26 as well, the illumination control process described with reference to FIGS. 24 and 25 is executed. Therefore, for example, even when the user goes out of the
また、図27は、建物の平面図である。この建物の例は、例えば、比較的広い空間である室内530を陳列棚や低い間仕切り(符号531)で区切った、ショッピングセンターなどであり、人体520は、動線521のように移動する。
各照明機器400(400a〜400h)に対応した、当該各照明機器400に対応の室内530内の各領域532(532a〜532h)にそれぞれ対応して当該各領域532を空気調和する室内機100(図27では、図示を省略)が設けられている。
FIG. 27 is a plan view of the building. An example of this building is, for example, a shopping center in which a
An indoor unit 100 (air conditioner) corresponding to each lighting device 400 (400a to 400h) and air conditioning each
この図27の例でも前記の図24、図25の照明制御処理が実行される。すなわち、図24に示すように、第3の制御部359は、自室内機100が設置されている室内530で第1の検出部354又は第2の検出部355により人体520を検知したか否かを判断する(S121)。人体520を検出したときは(S121のYes)、第3の制御部359は、当該室内機100が対応している領域532の照明機器400を点灯する(S122)。人体520を検出しなかったときは(S121のNo)、第3の制御部359は、自領域532と隣り合う他の領域532で照明機器400を点灯しているか否かを判断する(S123)。点灯しているときは(S123のYes)、第3の制御部359は、自領域532の照明機器400は消灯する(S124)。
In the example of FIG. 27 as well, the illumination control processing of FIGS. 24 and 25 is executed. That is, as shown in FIG. 24, the
図27の例でも、移動する人体の周囲では、常に照明機器400の点灯を維持することができる。これにより、人体の移動に伴い照明機器400が途切れることなく点灯するため、安全に室内530の各領域532の間を移動することができる。
このように、図23〜図27を参照して説明した照明制御処理によれば、複数の室内機100を伝送手段560で互いに通信可能とするだけで、人体の移動に伴い照明機器400が途切れることなく点灯するような図24、図25の処理が空気調和機1により可能となる。
Even in the example of FIG. 27, the
As described above, according to the illumination control process described with reference to FIGS. 23 to 27, the
以上説明した本実施例の空気調和機1によれば、室内がある程度明るい場合には、撮像素子131で検出した画像に基づいて人体を検出し、その結果に基づいて空気調和を制御する。一方、室内が暗くなった場合は、温度検出素子132で検出した温度に基づいて人体を検出し、その結果に基づいて空気調和を制御する。これにより、室内の明暗に関わらず人体を検出して空気調和などを的確に制御することができる。
According to the
また、前記のとおり図10の撮像処理は、室内の明るさに関わらず、少なくとも空気調和機1の稼働中は継続的に行っている。この場合に、室内が暗いときには(S42のNo)、前記の撮像素子131の首振り移動は停止してもよい(撮像素子131の向きを一方向に固定する)。これによりステッピングモータ142aの劣化を防止することができる。
もちろん、室内が暗いときにも(S42のNo)、撮像素子131の首振り移動を維持してもよい。この場合には、その後に室内が明るくなったときに、S43の処理に速やかに移行することができる。
あるいは、室内が暗いときに(S42のNo)、図10の撮像処理を行う場合は、撮像素子131の照度のみを判断し、S32の画像に基づく人体の検出は行わなくてもよい。S32の画像に基づく人体の検出は、処理に時間を要するため(例えば2〜3秒)、処理が早くなるからである。
Further, as described above, the imaging process of FIG. 10 is continuously performed at least during the operation of the
Of course, the swing movement of the
Or, when the room is dark (No in S42), when performing the imaging process of FIG. 10, it is not necessary to determine only the illuminance of the
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Moreover, it is also possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれ機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又はICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Further, each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a memory, a recording device such as a hard disk or SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.
1 空気調和機
131 撮像素子(撮像部)
132 温度検出素子(温度検出部)
347 通信制御装置(通信部)
352 撮像制御部(撮像部)
353 温度検出制御部(温度検出部)
354 第1の判定部
355 第2の判定部
356 第3の判定部
357 第1の制御部
358 第2の制御部
359 第3の制御部
400(400a〜400h) 照明機器
530(530a〜530h) 室内
532(532a〜532h) 領域
560 伝送手段(通信部)
1
132 Temperature detection element (temperature detection unit)
347 Communication control device (communication unit)
352 Imaging control unit (imaging unit)
353 Temperature detection control unit (temperature detection unit)
354
Claims (9)
前記撮像部で撮像した画像に基づいて人体を検出する第1の検出部と、
室内の温度検出を行う温度検出部と、
前記温度検出部で検出した温度に基づいて人体を検出する第2の検出部と、
室内の照度を検出する第3の検出部と、
前記第3の検出部で検出した照度が第1の基準値以上であるときは、前記第1の検出部による人体の検出に基づいて空気調和を制御する第1の制御部と、
前記第3の検出部で検出した照度が第1の基準値未満であるときは、前記第2の検出部による人体の検出に基づいて空気調和を制御する第2の制御部と、
を備えることを特徴とする空気調和機。 An imaging unit that captures an indoor image;
A first detection unit that detects a human body based on an image captured by the imaging unit;
A temperature detector for detecting the temperature in the room;
A second detection unit for detecting a human body based on the temperature detected by the temperature detection unit;
A third detector for detecting the illuminance in the room;
A first controller that controls air conditioning based on detection of a human body by the first detector when the illuminance detected by the third detector is greater than or equal to a first reference value;
A second control unit that controls air conditioning based on detection of a human body by the second detection unit when the illuminance detected by the third detection unit is less than a first reference value;
An air conditioner comprising:
前記各室内機は互いに通信を行う通信部をそれぞれ有していて、
前記各第3の制御部は、前記第1の検出部または前記第2の検出部で人体を検出したときは、当該第3の制御部を有する前記室内機の設置された室内または室内の領域に設けられた前記照明機器を点灯し、その後、前記人体の検出がされなくなって、かつ、前記通信により前記室内または室内の領域に隣接する室内または室内の領域で前記人体の検出により当該隣接する室内または室内の領域に設けられた前記照明機器の点灯がなされたことを検知したときは、自第3の制御部で点灯した前記照明機器を消灯する、ことを特徴とする請求項8に記載の空気調和機。 The imaging unit, the first detection unit, the temperature detection unit, the second detection unit, the third detection unit, the first control unit, the second control unit, and the third control A plurality of indoor units each having a section,
Each of the indoor units has a communication unit that communicates with each other,
When each of the third control units detects a human body using the first detection unit or the second detection unit, the third control unit includes the third control unit. The lighting device provided in the lighting is turned on, and then the human body is not detected, and the human body is detected by detecting the human body in the room or the indoor area adjacent to the room or the indoor area by the communication. 9. The lighting device that is turned on by the third control unit is turned off when it is detected that the lighting device provided in the room or an indoor area is turned on. Air conditioner.
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