JP2015197241A - 温熱環境再現システム - Google Patents

Abstract

【課題】室内の温熱環境に関する苦情の発生時等に、原因を早期に把握し、対応案を講じることが容易な温熱環境再現システムを提供する。【解決手段】本発明に係る温熱環境再現システム１００は、記憶部３４と、動画生成部３５ａと、を備える。記憶部は、空調対象空間内の人間の位置に関する人間分布データと、空調対象空間内の温度分布に関する温度分布データと、を蓄積して記憶する。動画生成部は、特定期間における人間分布データおよび温度分布データに基づいて、特定期間における、空調対象空間内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する。【選択図】図３

Description

本発明は、室内の温熱環境を再現する温熱環境再現システムに関する

オフィスビル、商業ビル、住居等の建物においては、室内の温熱環境を最適に維持し、人の快適性を実現することが求められている。これに対し、例えば、特許文献１（特開平６−１６０５０７号公報）には、赤外線センサを用いて人間等の熱物体の移動を検知し、人間の移動も考慮して、室内に設置された空気調和装置を制御することが開示されている。

しかし、建物の断熱性能、外気温度、建物内の各種熱源の存在、温熱環境に対する寒暖の感じ方の個人差等、各種要因の影響により、その建物内で活動する人から、温熱環境に関して快適性が損なわれているとの苦情が発生する場合がある。

このような苦情の原因を究明するためには、通常、各種計測や、建物の利用者に対するヒアリングを行う必要があり、調査費用が高額になる可能性がある。また、一過性の要因により苦情が発生しているような場合には、その原因を把握することが難しく、同じ現象が今後も発生する可能性があるのかを判断することも難しい場合がある。

本発明の課題は、室内の温熱環境に関する苦情の発生時等に、原因を早期に把握し、対応案を講じることが容易な温熱環境再現システムを提供することにある。

本発明の第１観点に係る温熱環境再現システムは、記憶部と、動画生成部と、を備える。記憶部は、空調対象空間内の人間の位置に関する人間分布データと、空調対象空間内の温度分布に関する温度分布データと、を蓄積して記憶する。動画生成部は、特定期間における人間分布データおよび温度分布データに基づいて、特定期間における、空調対象空間内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する。

ここでは、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、人間の位置および温度分布の変化を同時に認識可能な動画が生成される。これにより、対象空間で温熱環境に関する苦情が発生した場合に、温熱環境に関する苦情の原因解明のための環境計測やヒアリング等が不要で、調査に必要な費用を抑制できる。また、生成された動画を見ることで、温熱環境に関する苦情の原因を認識し、対策を検討することが容易である。また、動画を対象空間の使用者等への原因説明のための資料として利用すれば、説明資料の作成を簡易化できる。

本発明の第２観点に係る温熱環境再現システムは、第１観点に係る温熱環境再現システムであって、提示部を更に備える。提示部は、動画に基づいた温度環境情報と、空調対象空間内の冷熱源および温熱源の少なくとも一方の熱源位置に関する情報とを提示する。

動画に基づいた温度環境情報には、動画そのものを含む。

ここでは、提示部に、人間の位置および温度分布の変化を表す動画に基づく温度環境情報に加え、冷熱源／温熱源の位置も提示されるため、温熱環境に関する苦情の発生原因を把握することが更に容易である。

本発明の第３観点に係る温熱環境再現システムは、第１観点又は第２観点に係る温熱環境再現システムであって、対策不要エリア決定部を更に備える。対策不要エリア決定部は、人間分布データに基づいて、空調対象空間内の、温熱環境改善の対策が不要な対策不要エリアを決定する。

ここでは、対策不要エリアが決定されるため、不必要な温熱環境に関する対策に、費用が費やされることを防止できる。

本発明の第４観点に係る温熱環境再現システムは、第１観点から第３観点のいずれかに係る温熱環境再現システムであって、要注意エリア決定部を更に備える。要注意エリア決定部は、特定期間における人間分布データおよび温度分布データに基づいて、特定期間について、空調対象空間内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する。

ここでは、要注意エリアが決定されるため、温熱環境に関する苦情の発生する原因を究明することが容易である。

本発明の第５観点に係る温熱環境再現システムは、第４観点に係る温熱環境再現システムであって、判断部を更に備える。判断部は、空調対象空間内の第１エリアにおいて苦情が発生する可能性が高いと判断する。要注意エリア決定部は、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、定期的に、空調対象空間内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する。判断部は、第１エリアが、要注意エリアと決定される割合が所定割合以上の場合に、第１エリアにおいて苦情が発生する可能性が高いと判断する。

ここでは、苦情発生時の温熱環境の再現に加えて、将来苦情が発生する可能性についても判断することができる。そのため、苦情の発生を予め防止することができる。

本発明の第６観点に係る温熱環境再現システムは、第１観点から第５観点のいずれかに係る温熱環境再現システムであって、温度分布データは、空調対象空間に存在する人間の影響を取り除いた、空調対象空間の定常温度の分布である。

ここでは、温度分布データから空調対象空間に存在する人間の影響が取り除かれているため、人間の影響により誤って定常温度分布を認識し、温熱環境に関する苦情の原因を誤って認識する可能性が低減される。

本発明の第１観点に係る温熱環境再現システムでは、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、人間の位置および温度分布の変化を同時に認識可能な動画が生成される。これにより、対象空間で温熱環境に関する苦情が発生した場合に、温熱環境に関する苦情の原因解明のための環境計測やヒアリング等が不要で、調査に必要な費用を抑制できる。また、生成された動画を見ることで、温熱環境に関する苦情の原因を認識し、対策を検討することが容易である。また、動画を対象空間の使用者等への原因説明のための資料として利用すれば、説明資料の作成を簡易化できる。

本発明の第２観点に係る温熱環境再現システムでは、温熱環境に関する苦情の発生原因を把握することが更に容易である。

本発明の第３観点に係る温熱環境再現システムでは、不必要な温熱環境に関する対策に、費用が費やされることを防止できる。

本発明の第４観点に係る温熱環境再現システムでは、温熱環境に関する苦情の発生する原因を究明することが容易である。

本発明の第５観点に係る温熱環境再現システムでは、将来苦情が発生する可能性についても判断することができるため、苦情の発生を予め防止することができる。

本発明の第６観点に係る温熱環境再現システムでは、人間の影響により誤って定常温度分布を認識し、温熱環境に関する苦情の原因を誤って認識する可能性が低減される。

本発明の一実施形態に係る温熱環境再現システムの概要図である。 図１の温熱環境再現システムの赤外線センサユニットが配置される対象空間の一例である。図２は、対象空間を上方から見た概略図である。図２では、対象空間内の人間の位置を丸印で描画している。また、図２では、対象空間の天井に取り付けられる赤外線センサユニットおよび空調室内機を、二点鎖線で描画している。 図１の温熱環境再現システムのブロック図である。 図１の温熱環境再現システムの赤外線センサユニットの動作のフローチャートである。 図１の温熱環境再現システムの赤外線センサユニットのセンサ部により取得される熱画像データの一例である。 図４のフローチャートにおける時間ピーク排除熱画像データ生成処理について説明するための図である。 図４のフローチャートにおける空間ピーク排除熱画像データ生成処理において、１６列×１６列（２５６個）の画素から構成される時間ピーク排除熱画像データを、４列×４列（１６個）の画素毎に区分けした区画を示している。 図４のフローチャートにおける空間ピーク排除熱画像データ生成処理について説明するための図である。 図１の温熱環境再現システムにより生成される温度分布データ（空間ピーク排除熱画像データ）の一例である。 図１の温熱環境再現システムにより生成される人間分布データの一例である。 図１の温熱環境再現システムの動画生成処理のフローチャートである。 図１の温熱環境再現システムにより生成される動画を構成する画像の一例である。 変形例Ｇに係る温熱環境再現システムのブロック図である。 図１３の温熱環境再現システムの対策不要エリア決定部が生成する人数分布図の一例である。 変形例Ｈに係る温熱環境再現システムのブロック図である。 変形例Ｈに係る温熱環境再現システムの要注意エリア決定部の、要注意エリアの決定処理について説明するための図である。 変形例Ｉに係る温熱環境再現システムのブロック図である。

本発明の一実施形態に係る温熱環境再現システム１００について説明する。なお、下記の実施形態は、本発明の具体例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。下記の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

（１）全体構成
温熱環境再現システム１００は、空調対象空間Ｒの定常温度分布に関する温度分布データと、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データと、を生成する。また、温熱環境再現システム１００は、生成した温度分布データおよび人間分布データに基づいて、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画を生成する。

空調対象空間Ｒは、ここではオフィスとして使用される空間である。ただし、これに限定されるものではなく、空調対象空間Ｒは、商業施設、学校、ホテル、住居等として使用される空間であってもよい。

温熱環境再現システム１００は、図１のように、赤外線センサユニット２０と、コンピュータ３０と、を有する。

赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒに設置されている。コンピュータ３０は、空調対象空間Ｒとは別の場所、例えば、空調対象空間Ｒの存在する建物内の中央管理室に設置されている。赤外線センサユニット２０と、コンピュータ３０とは、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワーク１０により通信可能に接続されている（図１参照）。通信ネットワーク１０は、有線であっても、無線であってもよい。

なお、コンピュータ３０は、空調対象空間Ｒの存在する建物以外の場所、例えば遠隔地にある管理センターに配置されてもよい。また、コンピュータ３０は、空調対象空間Ｒ内に配置されてもよい。また、通信ネットワーク１０は、ＬＡＮである必要はなく、例えばインターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）でもよい。

赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒの温度分布を測定して、複数の画素から構成される熱画像データを取得する。また、赤外線センサユニット２０は、取得した熱画像データから空調対象空間Ｒに存在する人間の影響を取り除いて、空調対象空間Ｒの定常温度の分布を示す温度分布データを抽出する。また、赤外線センサユニット２０は、取得した熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の分布を示す人間分布データを抽出する。赤外線センサユニット２０は、抽出した温度分布データおよび人間分布データを、通信ネットワーク１０を介してコンピュータ３０に送信する。

コンピュータ３０は、赤外線センサユニット２０が生成した温度分布データおよび人間分布データを受信し、後述する記憶部３４に記憶する。コンピュータ３０の後述する動画生成部３５ａは、記憶部３４に記憶された温度分布データおよび人間分布データに基づいて、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画を生成する。

図２は、空調対象空間Ｒの一例である。図２は、空調対象空間Ｒを上方から見た概略図である。空調対象空間Ｒは、平面視において、５ｍ×５ｍの正方形の部屋である。図２では、空調対象空間Ｒの天井に取り付けられる赤外線センサユニット２０および空調室内機９０を、二点鎖線で描画している。

赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒの天井の中央付近に取り付けられている（図２参照）。また、空調対象空間Ｒの天井の中央付近には、天井カセット型の空調室内機９０が設置されている（図２参照）。空調室内機９０は、図示しない空調室外機と冷媒配管により接続され、空調室外機と共に空調装置として機能する。空調室内機９０は、四方に吹出口（図示せず）を有し、空気調和された空気を四方に吹き出し可能である。空調室内機９０の各吹出口には風向を調整するためのフラップ（図示せず）が設けられている。各フラップは、他のフラップと独立して制御可能に構成されている。また、空調対象空間Ｒには、図示しない換気ダクトが設けられている。換気ダクトには図示しない換気ファンが設けられている。空調対象空間Ｒは、換気ファンが動作させられることで、換気ダクトにより換気可能に構成されている。オフィスとして用いられる空調対象空間Ｒでは、通常、複数の人間が働く。図２では、人間を丸印で描画している。空調対象空間Ｒには、図２における下方側に窓Ｗが配置されている。また、空調対象空間Ｒには、図２における右方側上方に扉Ｄが配置されている。

なお、図２は空調対象空間Ｒの一例であり、空調対象空間Ｒの広さや形状、空調対象空間Ｒに設置される機器の種類、台数や配置等は例示であり、これに限定されるものではない。赤外線センサユニット２０の配置や台数も例示であり、これに限定されるものではない。赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒ全体について温度分布データおよび人間分布データが得られるように、適切な台数が、適切な位置に配置されればよい。

（２）詳細構成
以下に、赤外線センサユニット２０およびコンピュータ３０について説明する。

（２−１）赤外線センサユニット
赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒの温度分布を測定して複数の画素から構成される熱画像データを取得する。また、赤外線センサユニット２０は、取得した熱画像データから空調対象空間Ｒの定常温度分布に関する温度分布データと、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データと、を抽出する。赤外線センサユニット２０は、空調対象空間Ｒの天井の中央部に設置されている（図２参照）。

赤外線センサユニット２０は、センサ部２１と、ユニット処理装置２２とを主に有する（図３参照）。

（２−１−１）センサ部
センサ部２１は、取得部の一例である。センサ部２１は、空調対象空間Ｒの温度分布を測定して複数の画素から構成される熱画像データを複数の時点において取得する。具体的には、センサ部２１は、空調対象空間Ｒの温度分布を測定して、２５６画素から構成される熱画像データを、３秒毎に取得する。

センサ部２１は、サーモパイル型の赤外線センサアレイを有する。具体的には、センサ部２１は、１６列×１６列（２５６個）の赤外線の検出素子２１ａ（サーモパイル）を有する（図３参照）。各検出素子２１ａは、センサ部２１の図示しないレンズにより集光された赤外線を検出し、検出した赤外線の量に応じた電圧を出力する。赤外線センサユニット２０は、センサ部２１の図示しないレンズが下方を向くような姿勢で、天井に取り付けられている。センサ部２１は、１６列×１６列の検出素子２１ａを用いて、平面視において５ｍ×５ｍの空調対象空間Ｒを縦横にそれぞれ１６分割した各領域について、検出した赤外線の量に応じた電圧を取得する。

センサ部２１は、検出素子２１ａの出力するアナログの電圧データを、デジタルの温度データに変換する変換部２１ｂを有する（図３参照）。変換部２１ｂは、主に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリと、を有する。変換部２１ｂでは、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムを実行することで、各検出素子２１ａから出力される電圧を温度に変換する処理を行う。変換には、メモリに記憶されている変換情報、例えば、電圧を温度に変換するための変換式や、電圧と温度とを関係付けた変換テーブル等が用いられる。変換部２１ｂが２５６個の検出素子２１ａから出力される電圧の値を温度に変換することで、センサ部２１は、１６列×１６列の画素から構成される（２５６画素から構成される）熱画像データを取得する。熱画像データの各画素は、温度の値を情報として有する。

（２−１−２）ユニット処理装置
ユニット処理装置２２は、センサ部２１の取得した熱画像データから、温度分布データおよび人間分布データを抽出する装置である。言い換えれば、ユニット処理装置２２は、センサ部２１の取得した熱画像データから、温度分布データおよび人間分布データを生成する装置である。熱画像データから抽出された温度分布データおよび人間分布データは、コンピュータ３０に送信される。

ユニット処理装置２２は、主に、ＣＰＵと、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリと、を有する。ユニット処理装置２２では、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムを実行することで、各種処理を実行する。ユニット処理装置２２は、センサ部２１と同一の筐体（図示せず）内に収容されている。

ユニット処理装置２２は、機能部として、ユニット通信部２３と、ユニット記憶部２４と、ユニット処理部２５と、を主に有する（図３参照）。

（２−１−２−１）ユニット通信部
ユニット通信部２３は、ユニット処理装置２２と通信ネットワーク１０との接続を可能にする。ユニット処理装置２２は、ユニット通信部２３を介して、コンピュータ３０と通信を行う。

（２−１−２−２）ユニット記憶部
ユニット記憶部２４には、ユニット処理部２５が実行するためのプログラムが記憶されている。また、ユニット記憶部２４には、後述するユニット処理部２５が温度分布データや人間分布データを生成するために用いる、センサ部２１により取得された熱画像データが記憶される。

（２−１−２−３）ユニット処理部
ユニット処理部２５は、ユニット記憶部２４に記憶されているプログラムを実行することで、赤外線センサユニット２０の各部を制御する。

また、ユニット処理部２５は、ユニット記憶部２４に記憶されているプログラムを実行することで、センサ部２１により取得された熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響を取り除いて、空調対象空間Ｒの定常温度分布を示す温度分布データを抽出する。言い換えれば、ユニット処理部２５は、センサ部２１により取得された熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響を取り除いた、空調対象空間Ｒの定常温度分布を示す温度分布データを生成する。

また、ユニット処理部２５は、ユニット記憶部２４に記憶されているプログラムを実行することで、センサ部２１により取得された熱画像データから、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データを抽出する。言い換えれば、ユニット処理部２５は、センサ部２１により取得された熱画像データから、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データを生成する。

ユニット処理部２５は、温度分布データおよび人間分布データの抽出に関連するサブ機能部として、温度分布データ抽出部２５ａと、人間分布データ抽出部２５ｂと、を主に有する（図３参照）。

（２−１−２−３−１）温度分布データ抽出部
温度分布データ抽出部２５ａは、ユニット記憶部２４に記憶されている熱画像データから、温度分布データを抽出する処理を主に実行する。温度分布データ抽出部２５ａは、熱画像データに含まれる温度ピークを示す画素を、人間の影響を示す画素と判断し、人間の影響を示す画素の値を排除することで、人間の影響を取り除く。

なお、ここでは、熱画像データに含まれる温度ピークを示す画素には、時間的な温度ピークを示す画素と、空間的な温度ピークを示す画素と、の両方を含む。

時間的な温度ピークを示す画素とは、複数の時点において取得された複数の熱画像データについて、空調対象空間Ｒの同じ位置（領域）を表す画素の温度の値を経時的に観察した場合に、一時的に温度が上昇している画素を意味する。

空間的な温度ピークを示す画素とは、１の熱画像データにおいて、温度の値が周辺の画素に比べ局所的に上昇している画素を意味する。

温度分布データ抽出部２５ａが実行する、熱画像データからの温度分布データの抽出処理については後述する。

（２−１−２−３−２）人間分布データ抽出部
人間分布データ抽出部２５ｂは、ユニット記憶部２４に記憶されている熱画像データからの、人間分布データの抽出処理を主に実行する。

人間分布データ抽出部２５ｂは、人間の温度が、空調対象空間Ｒ内の空気の温度よりも相対的に高く現れる事を利用して、熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の分布を示す人間分布データを抽出する。例えば、具体的には、特許文献１（特開平６−１６０５０７号公報）に記載の方法を利用することで、熱画像データから人間の位置を把握し、人間分布データを抽出する（人間分布データを生成する）ことができる。ただし、熱画像データから人間分布データを抽出する方法は、特許文献１（特開平６−１６０５０７号公報）に記載の方法に限定されるものではなく、他の方法が用いられてもよい。

（２−２）コンピュータ
コンピュータ３０は、赤外線センサユニット２０により生成された温度分布データおよび人間分布データを受信し、後述する記憶部３４（図３参照）に蓄積して記憶する。また、コンピュータ３０の後述する処理部３５（図３参照）は、記憶部３４に記憶された温度分布データおよび人間分布データを用いて、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画を生成する。また、コンピュータ３０は、生成した動画を、後述する出力部３３（図３参照）に提示する。

コンピュータ３０は、主に、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等の補助記憶装置、および入出力デバイスを有する。

コンピュータ３０は、機能部として、通信部３１、入力部３２、出力部３３、記憶部３４、および処理部３５を主に有する（図３参照）。

（２−２−１）通信部
通信部３１は、コンピュータ３０と通信ネットワーク１０との接続を可能にする。コンピュータ３０は、通信部３１を介して、赤外線センサユニット２０と通信を行う。

（２−２−２）入力部
入力部３２は、主としてキーボード、マウス等を有する。入力部３２は、温熱環境再現システム１００のユーザ等から、各種指令や各種情報を受け付ける。

入力部３２は、後述する処理部３５の動画生成部３５ａに対する動画生成要求を、動画の作成対象期間（以後、特定期間と呼ぶ）の指定と共に受け付ける。なお、特定期間は、動画生成要求の受付時より過去の期間であって、記憶部３４の後述する温度分布データ記憶領域３４ａおよび人間分布データ記憶領域３４ｂに、それぞれ温度分布データおよび人間分布データが記憶されている範囲内の期間である。例えば、特定期間は、空調対象空間Ｒの使用者からの温熱環境に関する苦情の発生した時刻を含む期間である。例えば、特定期間は、温熱環境に関する苦情の発生した時刻の前後３０分を含む期間である。

（２−２−３）出力部
出力部３３は、主としてディスプレイを有する。出力部３３は、提示部の一例である。出力部３３には、後述する処理部３５により生成された動画に基づいた温度環境情報が表示される。ここでは、出力部３３には、後述する動画生成部３５ａにより生成された、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画が提示される。ただし、動画に基づいた温度環境情報は、動画そのものである必要はない。

（２−２−４）記憶部
記憶部３４は、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のメモリや、ＨＤＤ等の補助記憶装置から構成されている。

記憶部３４には、処理部３５が実行するためのプログラムが記憶されている。

また、記憶部３４には、各種情報が記憶されている。記憶部３４は、情報を記憶する領域として、温度分布データ記憶領域３４ａと、人間分布データ記憶領域３４ｂと、空間情報記憶領域３４ｃと、動画生成用画像記憶領域３４ｄと、を有する。

（２−２−４−１）温度分布データ記憶領域
温度分布データ記憶領域３４ａには、赤外線センサユニット２０から定期的に（ここでは１分毎に）送信されてくる、空調対象空間Ｒ内の温度分布に関する温度分布データが、時系列の情報として蓄積して記憶される。

（２−２−４−２）人間分布データ記憶領域
人間分布データ記憶領域３４ｂには、赤外線センサユニット２０から定期的に（ここでは１分毎に）送信されてくる、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データが、時系列の情報として蓄積して記憶される。

（２−２−４−３）空間情報記憶領域
空間情報記憶領域３４ｃには、空調対象空間Ｒに関する各種情報が記憶されている。

空間情報記憶領域３４ｃには、例えば、温熱環境再現システム１００の導入時に、入力部３２を介して入力された空調対象空間Ｒに関する各種情報が記憶される。

空間情報記憶領域３４ｃに記憶される空調対象空間Ｒに関する各種情報には、例えば、空調対象空間Ｒの仕様に関する情報が含まれる。空調対象空間Ｒの仕様に関する情報には、空調対象空間Ｒが存在する建物の所在地、建設年、建物構造等に関する情報や、空調対象空間Ｒの面積や用途等の情報等を含む。また、空調対象空間Ｒの仕様に関する情報には、空調対象空間Ｒの平面図も含まれる。また、空調対象空間Ｒに関する各種情報には、空調対象空間Ｒ内の、窓Ｗや扉Ｄの位置や、仕様に関する情報が含まれる。

また、空間情報記憶領域３４ｃに記憶される空調対象空間Ｒに関する各種情報には、例えば、空調対象空間Ｒで使用される機器の仕様に関する情報が含まれる。なお、ここでは、空調対象空間Ｒで使用される機器は、空調対象空間Ｒのために用いられる機器を意味し、必ずしも空調対象空間Ｒ内に設置されている機器である必要はない。空調対象空間Ｒで使用される機器には、例えば、空調対象空間Ｒの暖房および冷房を行う空調装置を含む。空調対象空間Ｒで使用される機器の仕様には、例えば、空調装置の容量（能力）、型式等の情報を含む。

また、空間情報記憶領域３４ｃに記憶される空調対象空間Ｒに関する各種情報には、例えば、空調対象空間Ｒの定員（空調対象空間Ｒにいることが想定される人数）に関する情報が含まれる。

なお、ここで示した空調対象空間Ｒに関する情報は例示であって、これに限定されるものではない。例えば、空間情報記憶領域３４ｃには、上記以外の情報が記憶されていてもよく、上記の情報の一部が記憶されていなくてもよい。

（２−２−４−４）動画生成用画像記憶領域
動画生成用画像記憶領域３４ｄには、後述する動画生成部３５ａにより生成された、特定期間の動画（特定期間の動画を構成する、時系列の複数の画像）が記憶される。出力部３３は、動画生成用画像記憶領域３４ｄに記憶されている画像を、時間順に次々と表示することで、特定期間の動画を提示する。

（２−２−５）処理部
処理部３５は、記憶部３４に記憶されているプログラムを実行することで、各種処理を実行する。

処理部３５は、動画生成に関するサブ機能部として、動画生成部３５ａを有する。動画生成部３５ａは、入力部３２が、特定期間の指定と共に、動画生成要求の入力を受け付けると、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する。

具体的には、動画生成部３５ａは、温度分布データ記憶領域３４ａおよび人間分布データ記憶領域３４ｂにそれぞれ記憶されている、特定期間における温度分布データおよび人間分布データに基づいて、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する。

（３）赤外線センサユニットの動作
赤外線センサユニット２０の動作について説明する。

赤外線センサユニット２０のセンサ部２１は、複数の時点において（ここでは３秒毎に）熱画像データを取得する。赤外線センサユニット２０のユニット処理装置２２のユニット処理部２５は、所定時間毎に（ここでは１分毎に）、複数の熱画像データから、温度分布データを抽出する（温度分布データを生成する）。また、ユニット処理部２５は、所定時間毎に（ここでは１分毎に）、熱画像データから、人間分布データを抽出する（人間分布データを生成する）。赤外線センサユニット２０は、所定時間毎に（ここでは１分毎に）、ユニット通信部２３を介して、コンピュータ３０に温度分布データおよび人間分布データを送信する。

なお、コンピュータ３０は、コンピュータ３０が１分毎に温度分布データおよび人間分布データを受信すると、記憶部３４の温度分布データ記憶領域３４ａおよび人間分布データ記憶領域３４ｂに、これらを蓄積して記憶する。

なお、ここで示したセンサ部２１の熱画像データの取得頻度や、ユニット処理部２５の温度分布データの生成頻度や、赤外線センサユニット２０の温度分布データおよび人間分布データの送信頻度は、例示であり、これに限定されるものではない。

赤外線センサユニット２０の具体的な動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。

赤外線センサユニット２０の動作の制御では、後述するように、２つの時間カウンタＴ１、Ｔ２が所定時間をカウントしたか否かにより、所定の動作を実行するか否かが判断される。赤外線センサユニット２０に電源が投入されると、ステップＳ０では、０にリセットされている時間カウンタＴ１、Ｔ２のカウントが開始される。

ステップＳ１では、センサ部２１が熱画像データを取得する。センサ部２１により取得された熱画像データは、その熱画像データの取得時刻と共に、ユニット処理装置２２のユニット記憶部２４に記憶される。

図５は、センサ部２１により取得される熱画像データの一例である。図５は、図２に示した空調対象空間Ｒ（人間が図２に丸印で描画されている位置にいる空調対象空間Ｒ）の温度分布を測定して取得された熱画像データである。図５は、暖房時に空調対象空間Ｒの温度分布を測定することで得られる熱画像データの一例である。

図５は、空調対象空間Ｒに対して得られる熱画像データに、温度の異なる画素が存在することを示すための図であり、ここではハッチングの種類により、相対的な温度の分布を描画している。実際には、熱画像データの各画素は、温度の値を情報として有している。図５では、温度が相対的に高い画素を、ドットを付して描画している。ここでは、ドットの密度が高い画素ほど、その画素の温度が比較的高いことを意味している。また、図５では、温度が相対的に低い画素を、斜線を付して描画している。ここでは、斜線の間隔が狭い画素ほど、その画素の温度が比較的低いことを意味している。ドットも斜線も付されていない画素は、相対的に中間的な温度であることを意味している。図５では、人間がいる位置に対応する画素、および、その画素に隣接する画素に、温度が相対的に高いことを示すドットが付されている。また、空調対象空間Ｒに設けられた窓Ｗの周辺に対応する画素に、温度が相対的に低いことを示す斜線が付されている。

ステップＳ２では、時間カウンタＴ２の値が１分であるか否かが判定される。つまり、ステップＳ２では、０にリセットされた時間カウンタＴ２がカウントを開始してから、１分が経過したか否かが判定される。ステップＳ２で、時間カウンタＴ２の値が１分であると判定されるとステップＳ５およびステップＳ６に進む。一方、ステップＳ２で、時間カウンタＴ２の値が１分ではない（１分に達していない）と判定されると、ステップＳ３に進む。

ステップＳ３では、時間カウンタＴ１の値が３秒であるか否かが判定される。つまり、ステップＳ３では、０にリセットされた時間カウンタＴ１がカウントを開始してから、３秒が経過したか否かが判定される。ステップＳ３は、時間カウンタＴ１の値が３秒であると判定されるまで繰り返し実行される。ステップＳ３で、時間カウンタＴ１の値が３秒であると判定されると、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、時間カウンタＴ１の値が０にリセットされ、再度カウントを開始する。その後、ステップＳ１へと戻る。

ステップＳ５では、時間カウンタＴ１およびＴ２の値が０にリセットされ、再度カウントを開始する。その後、ステップＳ１へと戻る。

ステップＳ６では、温度分布データおよび人間分布データの生成処理のため、ユニット記憶部２４に記憶されている熱画像データが読み出される。具体的には、ユニット記憶部２４に記憶されている熱画像データのうち最も古い情報から順に、１分間分の熱画像データが読み出される。上記のように、センサ部２１は３秒毎に熱画像データを取得しているため、ステップＳ６では、２０個の（複数の時点における）熱画像データがユニット記憶部２４から読み出される。

なお、ステップＳ６の処理と、後述するステップＳ７〜ステップＳ１１の処理とは、ステップＳ１〜ステップＳ４の処理と独立して実行される。つまり、ステップＳ６〜ステップＳ１１の処理が行われている間にも、センサ部２１により熱画像データが取得される。

ステップＳ６の終了後、ステップＳ７およびステップＳ９へと進む。ステップＳ７およびステップＳ８と、ステップＳ９と、は並行して実行される。

ステップＳ７およびステップＳ８では、熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響を取り除いて、空調対象空間Ｒの定常温度の分布を示す温度分布データを抽出する処理が行われる。

まず、ステップＳ７では、温度分布データ抽出部２５ａは、ステップＳ６でユニット記憶部２４から読み出された熱画像データに含まれる時間的な温度ピークを示す画素を、人間の影響を示す画素と判断し、人間の影響を示す画素の値を排除することで、人間の影響を取り除く。具体的には、ステップＳ７では、温度分布データ抽出部２５ａは、時間ピーク排除熱画像データ生成処理を実行する。

温度分布データ抽出部２５ａが実行する時間ピーク排除熱画像データ生成処理について、具体的に説明する。

温度分布データ抽出部２５ａは、ユニット記憶部２４から読み出された、所定期間に（１分間に）、複数の時点において（３秒毎に）取得された熱画像データの、各画素の値（各画素の温度の値）の時系列的な最小値を、各画素の所定期間における温度を表す値とする時間ピーク排除熱画像データを生成する。

図６を用いて、時間ピーク排除熱画像データの生成処理について具体的に説明する。なお、各熱画像データは、上記のように２５６画素の画像データであるが、図６では、その内の１つの画素のみに着目している。

温度分布データ抽出部２５ａは、ステップＳ６でユニット記憶部２４から読み出された、全ての（２０個の）熱画像データの、空調対象空間Ｒの同じ位置（領域）を示す画素について、温度の値を把握する。例えば、温度分布データ抽出部２５ａは、図６の上段のように、空調対象空間Ｒの同じ位置を示す画素の、２０個の温度の値（２５．１，２５．１，２８．１，２５．０，・・・２５．０）を把握する。そして、温度分布データ抽出部２５ａは、２０個の温度の値の比較を行い、図６の下段のように、最小値（ここでは２５．０）を把握する。温度分布データ抽出部２５ａは、このような処理を２５６画素全てについて行うことで、各画素の最小値を把握し、その最小値を各画素の温度の値とする１の熱画像データを生成する。このようにして生成される熱画像データを、時間ピーク排除熱画像データと呼ぶ。

空調対象空間Ｒ内を人間が移動した場合、センサ部２１により３秒毎に取得される複数の熱画像データの、人間が通った進路上の位置に対応する画素には、温度の値が一時的に高温になる（時間的に温度ピークを示す）画素が含まれる場合がある。ここでは、温度分布データ抽出部２５ａが、時間ピーク排除熱画像データの生成処理を行うことで、一時的な温度ピークを（例えば、図６であれば、上段の左から３番目に描画された時点で見られる２８．１℃という温度の一時的な上昇）を排除できる。そのため、温度分布データ抽出部２５ａが、時間ピーク排除熱画像データの生成処理を行うことで、人間の影響を取り除いた、より具体的には、特に空調対象空間Ｒ内を移動する人間の影響を取り除いた温度分布データを抽出することが可能となる。

ステップＳ７で時間ピーク排除熱画像データが生成された後、ステップＳ８へと進む。

ステップＳ８では、温度分布データ抽出部２５ａは、熱画像データに含まれる空間的な温度ピークを示す画素を、人間の影響を示す画素と判断し、人間の影響を示す画素の値を排除することで、人間の影響を取り除く。具体的には、ステップＳ８では、温度分布データ抽出部２５ａは、ステップＳ７で生成された時間ピーク排除熱画像データに含まれる空間的な温度ピークを示す画素を、人間の影響を示す画素と判断し、人間の影響を示す画素の値を排除することで、人間の影響を取り除く。より具体的には、ステップＳ８では、温度分布データ抽出部２５ａは、空間ピーク排除熱画像データ生成処理を実行する。

温度分布データ抽出部２５ａが実行する空間ピーク排除熱画像データ生成処理について、具体的に説明する。

まず、温度分布データ抽出部２５ａは、ステップＳ７で熱画像データを基に生成された時間ピーク排除熱画像データを構成する１６列×１６列（２５６個）の画素を、近接する複数の画素からなる区画に区分けする処理を行う。例えば、温度分布データ抽出部２５ａは、ステップＳ７で取得された時間ピーク排除熱画像データの１６列×１６列の画素を、４列×４列の１６個の画素を１つの区画として、１６個の区画に区分けする。（図７参照）。

次に、温度分布データ抽出部２５ａは、各区画に含まれる画素の値（温度の値）の最小値を、各区画に含まれる画素の温度を表す値とする、空間ピーク排除熱画像データを生成する。

図８を用いて、空間ピーク排除熱画像データの生成処理について具体的に説明する。なお、時間ピーク排除熱画像データは、温度分布データ抽出部２５ａにより図７のように１６個の区画に区分けされるが、図８では、その内の１つの区画のみに着目している。

温度分布データ抽出部２５ａは、時間ピーク排除熱画像データの１つの区画に含まれる１６個の画素について、温度の値を把握する。例えば、温度分布データ抽出部２５ａは、図８の上段のように、区画内の１６個の画素の温度の値（２５．０，２５．２，２５．０，２５．０，２５．１，２８．１，２６．２,・・・）を把握する。そして、温度分布データ抽出部２５ａは、１６個の温度の値の比較を行い、図８の下段のように、最小値（ここでは２５．０）をこの区画の温度の値（この区画に含まれる画素の温度の値）として把握する。温度分布データ抽出部２５ａは、このような処理を全ての区画（１６区画）について行う。そして、温度分布データ抽出部２５ａは、全ての区画の温度を把握することで、４列×４列の区画で構成される、１の空間ピーク排除熱画像データを生成する。この空間ピーク排除熱画像データが、熱画像データから抽出される温度分布データである。

所定時間（ここでは１分間）、空調対象空間Ｒ内のある位置（熱画像データのある画素に対応する位置）に人間が留まっている場合、例えば人間が椅子に座って作業をしている場合を考える。この場合、時間ピーク排除熱画像データには、人間の位置に対応する画素に（場合によっては、更にその画素に近接する画素に）、周辺の画素に比べ局所的に温度の値が大きな（空間的な温度ピークを示す）画素が現れる。ここでは、温度分布データ抽出部２５ａが、空間ピーク排除熱画像データの生成処理を行うことで、空間的な温度ピーク（例えば、図８の上段の例であれば、中央部左上側の２８．１℃という周辺の温度に対して局所的に大きな値）を排除できる。そのため、温度分布データ抽出部２５ａが、空間ピーク排除熱画像データの生成処理を行うことで、人間の影響を取り除いた、より具体的には、特に空調対象空間Ｒ内の同じ位置で所定時間（ここでは１分間）静止している人間の影響を取り除いた温度分布データを抽出できる。

図９は、温度分布データ抽出部２５ａにより生成される空間ピーク排除熱画像データ（温度分布データ抽出部２５ａにより抽出された温度分布データ）の一例である。なお、温度分布データでは、各区画が温度の値を情報として有している。図９では、空調対象空間Ｒの窓Ｗに隣接する位置に、相対的に温度が低い区画が存在する。温度分布データからは、人間の影響が取り除かれているため、温度分布データには、人間の存在を表す相対的に温度が高い区画は存在しない（図９参照）。

ステップＳ９では、人間分布データ抽出部２５ｂが、ステップＳ６でユニット記憶部２４から読み出された２０個の熱画像データのそれぞれについて、人間分布データの抽出処理を実行する。具体的には、人間分布データ抽出部２５ｂは、人間の温度が、空調対象空間Ｒの空気の温度よりも相対的に高く現れる事を利用して、各熱画像データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の位置を特定し、人間の分布を示す人間分布データを抽出する。その結果、人間分布データ抽出部２５ｂは、２０個の（３秒毎の）人間分布データを生成する。

図１０は、人間分布データ抽出部２５ｂにより生成される人間分布データの一例である。図１０は、図２に示した空調対象空間Ｒの（人間が図２に丸印で描画されている位置にいる場合の）、人間分布データを表している。斜線を示した画素が人間の存在を示す画素である。なお、人間分布データには、温度の情報は含まれていない。

ステップＳ１０では、ユニット処理部２５は、ユニット通信部２３を介して、ステップＳ８で抽出された空間ピーク排除熱画像データを、空調対象空間Ｒの定常温度の分布を示す温度分布データとしてコンピュータ３０に送信する。なお、コンピュータ３０に対して送信される温度分布データは、その温度分布データの取得時刻と関連付けられた情報である。言い換えれば、コンピュータ３０に対して送信される温度分布データは、その温度分布データの取得時刻の情報を含むデータである。なお、温度分布データの取得時刻は、例えば、その温度分布データを抽出するために用いられた複数の熱画像データの中で、最先に取得された熱画像データの取得時刻と定められる。コンピュータ３０は、コンピュータ３０が受信した温度分布データを、時系列の温度分布データとして、記憶部３４の温度分布データ記憶領域３４ａに記憶する。

また、ステップＳ１０では、ユニット処理部２５は、ユニット通信部２３を介して、ステップＳ９で抽出された複数の（２０個の）人間分布データを、コンピュータ３０に送信する。なお、コンピュータ３０に対して送信される各人間分布データは、その人間分布データの取得時刻と関連付けられた情報である。言い換えれば、コンピュータ３０に対して送信される人間分布データは、その人間分布データの取得時刻に関する情報を含むデータである。なお、人間分布データの取得時刻は、例えば、各人間分布データを抽出するために用いられた熱画像データの取得時刻と定められる。コンピュータ３０は、コンピュータ３０が受信した複数の人間分布データを、時系列の人間分布データとして、記憶部３４の人間分布データ記憶領域３４ｂに記憶する。

なお、ユニット処理装置２２から送信され、記憶部３４に記憶される温度分布データおよび人間分布データは、データ圧縮されている。データ圧縮されることで、ユニット処理装置２２からコンピュータ３０へのデータの送信時間が短縮される。また、データが記憶される記憶部３４の記憶容量も抑制することができる。

その後、ステップＳ１１では、温度分布データおよび人間分布データの抽出処理が終了した熱画像データが、ユニット記憶部２４から消去される。

ステップＳ６〜ステップＳ１１の処理は、再び時間カウンタＴ２が１分になったとステップＳ２で判定された時に実行される。

なお、ここで説明した赤外線ユニットの動作は、赤外線センサユニットの動作の一例であって、これに限定されるものではない。

例えば、ここでは、ステップＳ７およびステップＳ８と、ステップＳ９と、は並行して実行されるが、これに限定されるものではなく、ステップＳ７およびステップＳ８の実行後にステップＳ９が実行されてもよい。

また、例えば、ステップＳ９は、１分経過後に実行される必要はなく、センサ部２１が熱画像データを取得するたびに人間分布データが生成されてもよい。さらに、この場合には、人間分布データは、ステップＳ１０でまとめてコンピュータ３０に送信される代わりに、人間分布データが生成されるたびにコンピュータ３０に送信されるように構成されてもよい。

また、例えば、ユニット記憶部２４の熱画像データは、ステップＳ１１で消去されなくてもよく、ユニット記憶部２４に記憶される熱画像データの量が、ユニット記憶部２４の記憶容量を超過する場合に、最先の熱画像データから順に消去されるように構成されてもよい。

（４）コンピュータによる動画生成処理
コンピュータ３０の動画生成部３５ａによる動画生成処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。動画生成処理は、入力部３２から、動画の作成対象期間である特定期間と共に、動画生成要求が入力された場合に実行される。

まず、ステップＳ２１では、動画生成部３５ａは、記憶部３４の温度分布データ記憶領域３４ａおよび人間分布データ記憶領域３４ｂから、特定期間の、時系列の温度分布データおよび時系列の人間分布データを読み出す。ここでは、温度分布データは１分毎のデータであり、人間分布データは３秒毎のデータである。

次にステップＳ２２では、動画生成部３５ａは、ステップＳ２１で読み出した温度分布データと人間分布データとを重ねあわせた画像を生成する処理を行う。つまり、動画生成部３５ａは、ステップＳ２１で読み出した温度分布データの上に、人間分布データを重ねて表示した画像を生成する処理を行う。具体的には、動画生成部３５ａは、取得時刻が同一の、温度分布データと人間分布データとを重ねあわせた画像を生成する処理を繰り返し行う。なお、上記のように、温度分布データが１分毎に１個生成されるのに対し、人間分布データは１分毎に２０個生成される。そのため、ここでは、取得時刻が分単位まで一致する温度分布データと人間分布データとを重ねあわせた画像を生成する処理が、繰り返し行われる。そのため、ここでは、温度分布は同一で、人間の位置だけが異なる画像が、２０個ずつ生成される。

次に、ステップＳ２３では、動画生成部３５ａは、ステップＳ２３で得られた画像に、空間情報記憶領域３４ｃに記憶された、空調対象空間Ｒの平面図と、空調対象空間Ｒ内の熱源の位置と、を更に重ねあわせる処理を行う。なお、ここでの熱源とは、空調対象空間Ｒの温度分布に影響を与える温熱源および冷熱源である。具体的には、ここでの熱源は、温風や冷風を吹き出す空調室内機９０と、空調対象空間Ｒと空調対象空間Ｒの外部の空間との間で熱の出入りが発生しやすい窓Ｗおよび扉Ｄである。

次に、ステップＳ２４では、ステップＳ２３で生成された画像（温度分布データと、人間分布データと、空調対象空間Ｒの平面図と、空調対象空間Ｒ内の熱源位置とが重ね合わされた画像）が、記憶部３４の動画生成用画像記憶領域３４ｄに、時系列のデータとして書き込まれる。動画生成用画像記憶領域３４ｄに記憶される一連の画像が、動画生成部３５ａが生成する動画を構成する。

なお、ここで説明した動画生成処理のフローは、一例であり、動画生成処理のフローはこれに限定されるものではない。

例えば、動画生成部３５ａは、特定期間中の一部期間（例えば１分）のデータだけを読み出して、ステップＳ２２およびステップＳ２３の処理を行い、その一部期間について画像が生成された時点で、動画生成用画像記憶領域３４ｄに画像を記憶してもよい。そして、動画生成部３５ａは、特定期間全体についての動画が生成されるように、データの読み出し、画像の生成、および画像の書き込みを繰り返し実行してもよい。

図１２は、動画生成部３５ａにより生成される、動画を構成する画像の一例である。動画生成部３５ａにより生成される画像では、空調対象空間Ｒ内の温度分布を容易に把握できるように、温度分布データの各区画が温度別に異なる色で着色されている。図１２では、各区画を着色する代わりに、ハッチングの斜線の密度を変更して、温度分布を示している。また、図１２では、丸印で人間の位置が表示されている。また、熱源（ここでは、空調室内機９０、窓Ｗおよび扉Ｄ）の位置は、例えば、熱源の位置を熱源の種類別に異なる種類の枠線で囲んで表示している。ただし、図１２は動画を構成する画像の一例であって、画像による温度分布、人間の位置、および、熱源の位置の表示方法はこれに限定されるものではない。動画生成部３５ａにより生成される、動画を構成する画像には、温度分布、人間の位置、および、熱源の位置が、温熱環境再現システム１００のユーザ等が認識容易に表示されればよい。

出力部３３は、動画生成用画像記憶領域３４ｄに記憶される多数の画像を、時間順に、次々と切り替えて表示することで、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画と、空調対象空間Ｒ内の冷熱源および温熱源の熱源位置に関する情報とを提示する。

（５）特徴
（５−１）
本実施形態に係る温熱環境再現システム１００は、記憶部３４と、動画生成部３５ａと、を備える。記憶部３４は、空調対象空間Ｒ内の人間の位置に関する人間分布データと、空調対象空間Ｒ内の温度分布に関する温度分布データと、を蓄積して記憶する。動画生成部３５ａは、特定期間における人間分布データおよび温度分布データに基づいて、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する。

ここでは、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、人間の位置および温度分布の変化を同時に認識可能な動画が生成される。これにより、空調対象空間Ｒで温熱環境に関する苦情が発生した場合に、温熱環境に関する苦情の原因解明のための環境計測やヒアリング等が不要で、調査に必要な費用を抑制できる。また、生成された動画を見ることで、温熱環境に関する苦情の原因を認識し、対策を検討することが容易である。また、動画を対象空間の使用者等への原因説明のための資料として利用すれば、説明資料の作成を簡易化できる。

（５−２）
本実施形態に係る温熱環境再現システム１００では、提示部としての出力部３３を更に備える。出力部３３は、特定期間における、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画と、空調対象空間Ｒ内の冷熱源および温熱源の熱源位置に関する情報とを提示する。ここでの、冷熱源および温熱源は、空調室内機９０、窓Ｗ、および扉Ｄである
ここでは、出力部３３に、人間の位置および温度分布の変化を表す動画に加え、冷熱源／温熱源（空調室内機９０、窓Ｗ、および扉Ｄ）の位置も提示されるため、温熱環境に関する苦情の発生原因を把握することが更に容易である。

（５−３）
本実施形態に係る温熱環境再現システム１００では、温度分布データは、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響を取り除いた、空調対象空間Ｒの定常温度の分布である。

ここでは、温度分布データから空調対象空間Ｒに存在する人間の影響が取り除かれているため、人間の影響により誤って定常温度分布を認識し、温熱環境に関する苦情の原因を誤って認識する可能性が低減される。

（６）変形例
以下に上記実施形態の変形例を示す。以下の変形例は、互いに矛盾しない範囲で、他の変形例の一部又は全部と組合せて用いられてもよい。

（６−１）変形例Ａ
上記実施形態では、赤外線センサユニット２０により温度分布データおよび人間分布データが取得されるが、これに限定されるものではない。

温熱環境再現システム１００は、例えば、空調対象空間Ｒに配置される多数の温度センサと、空調対象空間Ｒの全範囲を撮像可能な１台又は複数台の全方位カメラと、を備えてもよい。そして、温度センサにより温度分布データと同様の情報を、全方位カメラにより人間分布データと同様の情報を、それぞれ取得可能に構成されてもよい。ただし、上記実施形態のように、赤外線センサユニット２０から得られる熱画像データから温度分布データおよび人間分布データを取得する方が、温熱環境再現システム１００を構成する機器を減らすことが可能で経済的である。

また、例えば、温熱環境再現システム１００は、温度分布データおよび人間分布データを取得する機器を構成として有していなくてもよい。例えば、温熱環境再現システム１００は、赤外線センサユニット２０を有する代わりに、温度分布データおよび人間分布データと同様の情報を記憶している外部データベースと通信ネットワーク１０を介して通信可能に接続されてもよい。コンピュータ３０の処理部３５は、外部データベースを記憶部として利用することで、特定期間の、空調対象空間Ｒ内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画を生成してもよい。

（６−２）変形例Ｂ
上記実施形態では、赤外線センサユニット２０が有するユニット処理装置２２のユニット処理部２５が、温度分布データおよび人間分布データを抽出するが、これに限定されるものではない。例えば、コンピュータ３０が、センサ部２１が取得した熱画像データを受け付け、コンピュータ３０の処理部３５が、熱画像データから温度分布データおよび人間分布データを抽出する処理を行ってもよい。

（６−３）変形例Ｃ
上記実施形態では、温度分布データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響が取り除かれているが、これに限定されるものではない。温度分布データからは、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響が取り除かれていなくてもよい。ただし、温度分布データから空調対象空間Ｒに存在する人間の影響が取り除かれていない場合には、空調対象空間Ｒの温度分布を誤って把握するおそれがあるため、温度分布データから、空調対象空間Ｒに存在する人間の影響が取り除かれていることが好ましい。

（６−４）変形例Ｄ
上記実施形態では、出力部３３に動画生成部３５ａにより生成された動画が提示されるが、これに限定されるものではなく、出力部３３には動画は提示されなくてもよい。例えば、温熱環境再現システム１００は、通信部３１を介してコンピュータ３０と通信可能に構成される携帯情報端末等に、動画が提示されるように構成されてもよい。

また、上記実施形態では、入力部３２が、動画生成要求を受け付けるが、これに限定されるものではない。温熱環境再現システム１００は、通信部３１を介してコンピュータ３０と通信可能に構成される携帯情報端末等から、動画生成要求を受け付けるように構成されてもよい。

（６−５）変形例Ｅ
上記実施形態では、動画生成部３５ａにより生成される動画を構成する画像には、温度分布、人間の位置、および、熱源の位置の情報が含まれるが、これに限定されるものではない。動画生成部３５ａにより生成される動画を構成する画像には、熱源の位置の情報は含まれていなくてもよい。

そして、例えば、出力部３３は、空間情報記憶領域３４ｃに記憶された、空調対象空間Ｒの平面図と、空調対象空間Ｒ内の熱源の位置と、を背景画像として表示し、これに、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画を重ねあわせて表示してもよい。

また、出力部３３には、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画だけが表示され、空調対象空間Ｒの平面図や、空調対象空間Ｒ内の熱源の位置は、表示されなくてもよい。ただし、温熱環境に関する苦情の原因究明等を目的とする場合には、出力部３３に、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画と共に、空調対象空間Ｒ内の熱源の位置が表示されることが好ましい。

（６−６）変形例Ｆ
上記実施形態に係る温熱環境再現システム１００では、熱源の例として、空調室内機９０、窓Ｗ、および扉Ｄを挙げたが、熱源の種類はこれらに限定されるものではない。例えば、熱源には、空調対象空間Ｒ内に設置されるコピー機や、サーバ等の機器を含んでもよい。例えば、空間情報記憶領域３４ｃに、これらの機器の位置も予め情報として記憶しておけば、動画生成部３５ａは、空間情報記憶領域３４ｃからこれらの機器の位置の情報を読み出すことで、人間の位置の変化および温度分布の変化を同時に認識可能な動画と共に、これらの機器の位置を出力部３３に提示できる。

（６−７）変形例Ｇ
上記実施形態に係る温熱環境再現システム１００の処理部３５は、図１３のように、対策不要エリア決定部３５ｂを更に備えていてもよい。対策不要エリア決定部３５ｂは、人間分布データに基づいて、空調対象空間Ｒ内の、温熱環境改善の対策が不要な対策不要エリアを決定する。対策不要エリアの決定処理について、以下に説明する。

対策不要エリア決定部３５ｂは、入力部３２に特定期間と共に動画生成要求が入力された場合に、人間分布データ記憶領域３４ｂに記憶されている特定期間の人間分布データに基づいて、特定期間における人数分布図を以下のようにして生成する。人数分布図は、特定期間に、空調対象空間Ｒ内の、どの位置に、どの程度の頻度で人間がいたかを把握可能な図である。

人数分布図を生成するため、対策不要エリア決定部３５ｂは、初めに、図１０のように１６列×１６列の画素（２５６画素）から構成される人間分布データを、近接する複数の画素からなる区画に区分けする処理を行う。例えば、対策不要エリア決定部３５ｂは、人間分布データを、４列×４列の画素を１つの区画として、１６個の区画に区分けする。

次に、対策不要エリア決定部３５ｂは、１６個の区画にグループ分けされた人間分布データに対し、各区画内に存在する人間の人数を把握する。例えば、区画内に人間が検出されている画素が１つあれば、その区画内に存在する人間の人数を１人と把握し、区画内に人間が検出されている画素が２つあれば、その区画内に存在する人間の人数を２人と把握し、区画内に人間が検出されている画素がなければ、その区画内に存在する人間の人数を０人と把握する。対策不要エリア決定部３５ｂは、特定期間の全ての人間分布データ（２０個の人間分布データ）に対して区画への区分けと、各区画内の人数の把握を行う。

次に、対策不要エリア決定部３５ｂは、特定期間の全ての人間分布データに対して行われた、各区画内の人数の算出結果を、区画毎に積算する。つまり、対策不要エリア決定部３５ｂは、特定期間の複数の人間分布データを用いて、区画毎に、その区画に存在した延べ人数を算出する。

そして、対策不要エリア決定部３５ｂは、この積算人数（延べ人数）を基に人数分布図を生成する。図１４は、人数分布図の一例である。図１４の人数分布図では、数字ではなく、ハッチングにより各区画に人間が存在した頻度を表現している。図１４において、斜線でハッチングされた区画は、特定期間に人間がいた区画を表す。そして、区画に付されたハッチングの斜線の密度が高いほど、特定期間にその区画にいた積算人数（延べ人数）が多いこと、つまり、その区画に人間が存在した頻度が高いことを表す。図１４において、ハッチングが付されていない区画は、特定期間に人間がいなかったことを表す。

対策不要エリア決定部３５ｂは、人数分布図に基づいて、特定期間に人間がいない、あるいは、特定期間に人間がいる頻度が所定頻度より低い、と判断される人間分布データの区画に対応する空調対象空間Ｒ内の領域を、対策不要エリアと決定する。

ここでは、対策不要エリア決定部３５ｂにより、人間がいる頻度が低い（人間がいない場合も含む）ため、温熱環境の改善のための対策が不要であると判断される対策不要エリアが決定されるため、不必要な温熱環境に関する対策に、費用が費やされることを防止できる。

動画生成部３５ａは、上記実施形態のようにして生成された動画を構成する画像上に、対策不要エリア決定部３５ｂにより決定された対策不要エリアを表す表示を更に重ねあわせて、動画（動画を構成する画像）を生成してもよい。例えば、動画生成部３５ａは、上記実施形態のようにして生成された動画を構成する画像に対し、対策不要エリアに該当する部分を黒く塗りつぶす処理を行う。このように構成されることで、動画生成部３５ａで生成される動画から、温熱環境の苦情の原因になる可能性が低いエリアを予め排除できる。この場合、出力部３３に表示される動画を見る温熱環境再現システム１００のユーザ等は、温熱環境の苦情の原因になる可能性のあるエリアの動画だけを見ればよいので、温熱環境に関する苦情の原因を把握することが容易である。

なお、対策不要エリア決定部３５ｂは、特定期間以外の期間について、人数分布図を生成してもよい。例えば、対策不要エリア決定部３５ｂは、特定期間より長期間、例えば１日分の人数分布図を生成してもよい。対策不要エリア決定部３５ｂは、その人数分布図に基づいて、人間がいなかった、あるいは、人間がいる頻度が所定頻度より低い、と判断される人間分布データの区画に対応する空調対象空間Ｒ内の領域を、対策不要エリアと決定してもよい。このように構成されることで、例えば、特定期間には人間がいなかったものの、普段は人間が存在する領域が、対策不要エリアとして初めから排除されることを防止できる。

（６−８）変形例Ｈ
上記実施形態に係る温熱環境再現システム１００の処理部３５は、図１５のように、要注意エリア決定部３５ｃを更に備えていてもよい。要注意エリア決定部３５ｃは、特定期間における、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、特定期間について、空調対象空間Ｒ内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する。要注意エリアの決定処理について具体的に説明する。

要注意エリア決定部３５ｃは、入力部３２から、特定期間と共に動画生成要求が入力された場合に、温度分布データ記憶領域３４ａに記憶されている、特定期間における、各温度分布データについて、温度が、許容温度範囲（設定値）を外れる区画（許容温度範囲外区画）を検出する。

次に、要注意エリア決定部３５ｃは、温度分布データにおける許容温度範囲外区画と、その温度分布データとデータの取得時刻が同一の人間分布データと、を重ねあわせ、許容温度範囲外区画内に人間が存在するかを、人間分布データ毎に判断する。なお、ここでは、取得時刻が分単位まで一致する温度分布データおよび人間分布データを、取得時刻が同一の温度分布データおよび人間分布データと呼ぶ。

そして、要注意エリア決定部３５ｃは、許容温度範囲外区画内に人間を表す画素が存在する場合、許容温度範囲外区画内に存在する、人間分布データの人間を表す画素を囲む、所定の大きさの正方形内に対応する空調対象空間Ｒ内の領域を、温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアと決定する。図１６を用いて具体的に説明する。

例えば、図１６のように、ある時刻の人間分布データには丸印を付した画素に人間を表す画素Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４が存在したとする。また、その人間分布データとデータ取得時刻が同一の温度分布データでは、４列×４列の区画のうち、左下角の１の区画が、許容温度範囲外区画Ｐであるとする。この場合、許容温度範囲外区画Ｐ内に存在する、人間分布データの人間を表す画素Ｈ３を囲む、所定の大きさの正方形Ｑ内（ハッチング部参照）に対応する、空調対象空間Ｒ内の領域が、温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアと、要注意エリア決定部３５ｃにより決定される。なお、図１６に示された正方形Ｑの大きさは例示であり、正方形Ｑの大きさはこれに限定されるものではない。

動画生成部３５ａは、上記実施形態のようにして生成された動画を構成する画像上に、要注意エリア決定部３５ｃにより決定された要注意エリアを表す表示を、更に重ねあわせて、動画を構成する画像を生成してもよい。例えば、動画生成部３５ａは、上記実施形態のようにして生成された画像に対し、要注意エリア決定部３５ｃに該当する部分を枠線で囲んで、動画を構成する画像を生成する。このように構成されることで、動画生成部３５ａが生成する動画には、温熱環境の苦情の原因になる可能性が高いエリアが強調して表示される。ここでは、出力部３３に表示される動画を見る温熱環境再現システム１００のユーザ等が、温熱環境の苦情が発生しそうな場所を容易に認識できるため、温熱環境に関する苦情の発生した原因を究明することが容易である。

（６−９）変形例Ｉ
また、変形例Ｈに係る温熱環境再現システム１００の処理部３５は、図１７のように、要注意エリア決定部３５ｃに加え、判断部３５ｄを更に備えていてもよい。また、記憶部３４は、図１７のように、要注意エリア情報記憶領域３４ｅを備えてもよい。

ここでは、要注意エリア決定部３５ｃは、定期的に、人間分布データおよび温度分布データに基づいて、空調対象空間Ｒ内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する。例えば、要注意エリア決定部３５ｃは、１分おきに、直近１分間の人間分布データと、最新の温度分布データと、に基づいて、空調対象空間Ｒ内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する。要注意エリア決定部３５ｃにより要注意エリアが決定されると、都度、その要注意エリアの位置情報が要注意エリア情報記憶領域３４ｅに書き込まれ、蓄積される。

判断部３５ｄは、所定期間（例えば１時間）に要注意エリア情報記憶領域３４ｅに書き込まれた要注意エリアの位置情報を用いて、空調対象空間Ｒ内で、所定回数以上（例えば１００回以上）要注意エリアと決定された領域において、温熱環境に関する苦情が発生する可能性が高いと判断する。つまり、判断部３５ｄは、空調対象空間Ｒ内の、ある領域（第１エリア）が、要注意エリアと決定される割合が所定割合以上の場合に、その領域において、温熱環境に関する苦情が発生する可能性が高いと判断する。

このように構成されることで、温熱環境再現システム１００を用いて、将来の温熱環境に関する苦情の発生を予想し、苦情の発生を予め防止することができる。

本発明に係る温熱環境再現システムでは、室内の温熱環境に関する苦情の発生時等に、原因を早期に把握し、対応案を講じることが容易であり、有用である。

３３ 出力部（提示部）
３４ 記憶部
３５ａ 動画生成部
３５ｂ 対策不要エリア決定部
３５ｃ 要注意エリア決定部
３５ｄ 判断部
１００ 温熱環境再現システム
Ｒ 空調対象空間

特開平６−１６０５０７号公報

Claims (6)

1. 空調対象空間（Ｒ）内の人間の位置に関する人間分布データと、前記空調対象空間内の温度分布に関する温度分布データと、を蓄積して記憶する記憶部（３４）と、
   特定期間における前記人間分布データおよび前記温度分布データに基づいて、前記特定期間における、前記空調対象空間内の、人間の位置の変化および温度分布の変化を、同時に認識可能な動画を生成する動画生成部（３５ａ）と、
   を備えた、温熱環境再現システム（１００）。
2. 前記動画に基づいた温度環境情報と、前記空調対象空間内の冷熱源および温熱源の少なくとも一方の熱源位置に関する情報とを提示する提示部（３３）、
   を更に備えた、
   請求項１に記載の温熱環境再現システム。
3. 前記人間分布データに基づいて、前記空調対象空間内の、温熱環境改善の対策が不要な対策不要エリアを決定する対策不要エリア決定部（３５ｂ）、
   を更に備える、
   請求項１又は２に記載の温熱環境再現システム。
4. 前記特定期間における前記人間分布データおよび前記温度分布データに基づいて、前記特定期間について、前記空調対象空間内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある要注意エリアを決定する要注意エリア決定部（３５ｃ）、
   を更に備える、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の温熱環境再現システム。
5. 前記空調対象空間内の第１エリアにおいて苦情が発生する可能性が高いと判断する判断部（３５ｄ）、
   を更に備え、
   前記要注意エリア決定部は、前記人間分布データおよび前記温度分布データに基づいて、定期的に、前記空調対象空間内の温熱環境に対する苦情が発生する可能性のある前記要注意エリアを決定し、
   前記判断部は、前記第１エリアが、前記要注意エリアと決定される割合が所定割合以上の場合に、前記第１エリアにおいて苦情が発生する可能性が高いと判断する、
   請求項４に記載の温熱環境再現システム。
6. 前記温度分布データは、前記空調対象空間に存在する人間の影響を取り除いた、前記空調対象空間の定常温度の分布である、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の温熱環境再現システム。

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