JP2017003203A - Estimation device, estimation method, and estimation program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to an estimation device, an estimation method, and an estimation program.
人間の有無を検出する人感センサや室内の所定のガスを検出するガスセンサを用いて、所定のガスの濃度を推定する技術が知られている。所定のガスとは、例えば、二酸化炭素である。しかしながら、人感センサを用いた従来の技術では、室内の人間を精度良く検出できない場合があった。また、ガスセンサを用いた従来の技術では、センサから離れた場所のガスの濃度を検出できない場合があった。この結果、人感センサやガスセンサを用いた従来の技術では、精度良くガスの濃度を推定できない場合があった。 There are known techniques for estimating the concentration of a predetermined gas using a human sensor for detecting the presence or absence of a human or a gas sensor for detecting a predetermined gas in a room. The predetermined gas is, for example, carbon dioxide. However, the conventional technology using the human sensor may not be able to detect a person in the room with high accuracy. Further, in the conventional technology using a gas sensor, there is a case where the concentration of gas at a location away from the sensor cannot be detected. As a result, the conventional technology using a human sensor or a gas sensor may not be able to accurately estimate the gas concentration.
本発明が解決しようとする課題は、精度良く所定のガスの濃度を推定することができる推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an estimation apparatus, an estimation method, and an estimation program capable of accurately estimating the concentration of a predetermined gas.
実施形態の推定装置は、取得部と、推定部とを持つ。取得部は、室内の生物を特定する特定部より生物に関する特定結果を取得する。推定部は、取得部によって取得された特定結果に基づいて、生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する。 The estimation apparatus according to the embodiment includes an acquisition unit and an estimation unit. An acquisition part acquires the specific result regarding a living thing from the specific part which specifies the living thing in a room. An estimation part estimates the quantity of the predetermined gas contained in the breath of living organisms based on the specific result acquired by the acquisition part.
以下、実施形態の推定装置、推定方法、及び推定プログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an estimation apparatus, an estimation method, and an estimation program according to embodiments will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における推定装置100を含む推定システム1の構成の概略例を示す図である。本実施形態における推定システム1は、所定の建物内における二酸化炭素の濃度(以下、「CO2濃度」と称する)を推定する。所定の建物は、例えば、住宅やビル等である。以下、本実施形態では、所定の建物を住宅Hとして説明する。本実施形態では、二酸化炭素を「ガス(気体)」として説明する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic example of a configuration of an
図1に示すように、住宅H内には、例えば、端末装置10と、ストーブ12と、物体特定ユニット14と、照明16と、全館空調装置18と、個別空調装置20と、自動開閉ドア22と、自動開閉窓24と、換気扇26と、生体センサ28と、推定装置100とが設けられる。上述した住宅H内の各設備機器は、例えば、LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)、シリアル通信線等を含むネットワークNWによって双方向、或いは一方向に接続される。以下、住宅H内の各設備機器を説明する。なお、物体特定ユニット14は、「特定部」の一例である。
As shown in FIG. 1, in the house H, for example, the
端末装置10は、例えば、在室者によって操作されるスマートフォンや、携帯電話、タブレット等である。ストーブ12は、例えば、在室者の操作に応じて住宅H内を温めるように稼働する。ストーブ12は、例えば、稼働時に目標温度に応じて二酸化炭素を排出する。
The
物体特定ユニット14は、住宅H内の物体を検出し、検出した物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定する。物体特定ユニット14は、例えば、住宅Hが複数の個室によって仕切られている場合、各個室に少なくとも1つ設けられる。物体特定ユニット14は、例えば、図示しないカメラと、画像処理部と、記憶部とを備える。
The
物体特定ユニット14のカメラは、例えば、個室内の略全領域を観測するために各個室の天井面周辺に設けられる。カメラは、住宅H内の物体を撮像して画像を生成する。画像処理部は、カメラによって生成された画像に対して特徴量や特徴点等の特徴を抽出する画像処理を行い、抽出した特徴と予め記憶部に記憶しておいた規定の特徴との比較を行い、特徴の抽出元の画像の物体が人間や動物、植物等の生物であるか、或いはストーブ12等の無生物であるかを特定する。規定の特徴は、住宅Hに住む居住者を撮像した画像から各居住者の特徴(例えば顔の特徴)を抽出元の居住者と対応付けて記憶させた情報や、住宅H内に設けられる各種機器を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の機器と対応付けて記憶させた情報、住宅H内で飼育されている動物(ペット)を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の動物(ペット)と対応付けて記憶させた情報、住宅H内に存在している植物を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の植物と対応付けて記憶させた情報等を含む。
The camera of the
このような規定の特徴を用いた処理によって、物体特定ユニット14は、検出した物体が生物の人間であるか、動物(ペット)であるか、植物であるか、或いは無生物の機器であるかを特定する。物体特定ユニット14は、特定した物体が人間である場合、さらに特定した人間の特徴に基づいて当該人間の属性を特定する。ここで、属性とは、人間の年齢、性別、複数の居住者における当該人間の続柄等の情報である。物体特定ユニット14は、例えば、特定した人間の年齢を示す属性を、未就学児から小学校低学年までの年齢、小学校高学年から中学生までの年齢、或いは高校生以上の未成人から成人までの年齢の3パターンに分類する。また、物体特定ユニット14は、特定した人間を、例えば、母、父、子供等の続柄に分類する。なお、物体特定ユニット14は、検出した人間の特徴が居住者の特徴とマッチしない場合、住宅H内にいる在室者を住宅Hに住む居住者ではなく来客者であると特定する。
Through the processing using the specified characteristics, the
また、物体特定ユニット14は、規定の特徴を示すデータを用いる代わりに、以下の処理によって物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定してもよい。例えば、カメラは、近赤外光の波長帯や可視光の波長帯、サブミリ波の波長帯等を含むマルチスペクトルによって画像を生成する。画像処理部は、カメラによって生成されたマルチスペクトルの画像に基づいて、検出対象である物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定する。より具体的には、画像処理部は、近赤外光の波長の画像内において光の強度が閾値以上の画素数が一定数以上の場合に検出対象である物体が生物であると特定する。物体特定ユニット14は、特定した情報(以下、「物体特定情報」と称する)を後述する推定装置100に出力する。物体特定情報は、「特定結果」の一例である。
In addition, the
なお、物体特定ユニット14は、カメラに代えて、赤外光、可視光、超音波等を用いたモーションセンサを備える構成であってもよい。この場合、物体特定ユニット14の画像処理部は、モーションセンサによる検出値に基づいて、物体が動くものであるか否かを特定し、動くものである場合に物体を生物(植物を除く)であると特定し、動かないものである場合に植物或いは無生物である機器と特定する。
The
全館空調装置18は、冷暖房や加除湿等の機能を備える。全館空調装置18は、外気を取り入れて住宅H全体の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
The entire
個別空調装置20は、例えば、個室ごとに設けられる。個別空調装置20は、冷暖房や加除湿等の機能を備え、在室者に指定された目標温度に基づいて、住宅H内の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
The
自動開閉ドア22、自動開閉窓24、および換気扇26は、例えば、図示しないモータ等のアクチュエータを有し、後述する推定装置100等の制御によって住宅H内の空気を換気するように稼働する。
The automatic opening /
生体センサ28は、在室者の体に取り付けられるウェアラブルセンサである。生体センサ28は、在室者の活動量として心電位、脈拍、体温等の生体情報を取得する。なお、生体センサ28は、ジャイロセンサを有する場合、当該ジャイロセンサから在室者の動きを示す加速度情報を取得してもよい。なお、生体センサ28は、「活動量検出部」の一例である。
The
推定装置100は、物体特定ユニット14から物体特定情報を取得して、住宅H内のCO2濃度を推定し、推定したCO2濃度に基づいて住宅Hを換気するように自動開閉ドア22、自動開閉窓24、換気扇26、全館空調装置18、および個別空調装置20の一部または全部を制御する。推定装置100は、例えば、HEMS(Home Energy Management System)である。以下、住宅Hを換気するように自動開閉ドア22、自動開閉窓24、換気扇26、全館空調装置18、および個別空調装置20の一部または全部を制御することを、「換気制御」と称する。
以下、推定装置100の機能構成について説明する。図2は、第1の実施形態における推定装置100の機能構成の一例を示す図である。推定装置100は、通信インターフェース102と、制御部110と、記憶部130とを備える。
Hereinafter, the functional configuration of the
通信インターフェース102は、ネットワークNWに接続するための通信インターフェースであり、例えば、ネットワークカード等を含む。
The
制御部110は、取得部112と、推定部114と、判定部116と、決定部118と、機器制御部120とを備える。上述した制御部110の機能部のうち一部又は全部は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサが記憶部130に記憶されたプログラムを実行することによって機能するソフトウェア機能部である。プログラムは、例えば、上述したネットワークNWを介してアプリサーバからダウンロードされる。また、制御部110の機能部のうち一部又は全部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア機能部であってもよい。
The
記憶部130は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD、SDカード等の不揮発性の記憶媒体と、RAM(Random Access Memory)、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とを有する。記憶部130に記憶される情報は、プロセッサが実行するプログラムの他、後述する数式(1)から(3)、テーブルデータ、推定部114によって推定されたCO2濃度、住宅H内の各部屋の容積等の情報を含む。
The
以下、フローチャートに則して、第1の実施形態における制御部110の各機能部の処理について説明する。図3は、第1の実施形態における制御部110の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Hereinafter, processing of each functional unit of the
取得部112は、住宅H内の設備機器から各種情報を取得する(ステップS100)。具体的には、物体特定ユニット14から物体特定情報を取得し、ストーブ12、全館空調装置18、個別空調装置20、及び換気扇26から電源のオン/オフ等の稼働状態を示す情報を取得し、生体センサ28から心電位や脈拍等の生体情報を取得し、自動開閉ドア22及び自動開閉窓24のそれぞれのアクチュエータから開閉の度合を示す情報を取得する。なお、取得部112は、物体特定ユニット14から人間を特定した物体特定情報を取得した場合に時間のカウントを開始し、これ以降において物体特定ユニット14から人間以外の物体を特定した物体特定情報を取得した場合にカウントを終了する。以下、このようにしてカウントした時間を、「人間が部屋(室内)に滞在していた時間」と称する。なお、取得部112は、物体特定ユニット14から取得した物体特定情報が動物や植物等の他の生物である場合も同様に時間をカウントする。以下、物体特定情報が動物である場合に取得部112によってカウントされた時間を、「動物が部屋(室内)に存在していた時間」と称し、物体特定情報が植物である場合に取得部112によってカウントされた時間を、「植物が部屋(室内)に存在していた時間」と称し、物体特定情報が機器(無生物)である場合に取得部112によってカウントされた時間を、「機器が部屋(室内)で稼働していた時間」と称する。
The
推定部114は、取得部112によって取得された各種情報に基づいて、住宅H内のCO2濃度を推定する(ステップS102)。下記の数式(1)は、住宅H内のCO2濃度を導出する式である。数式(1)に示すCO2濃度(単位は例えば[ppm])は、現時刻に推定したCO2濃度と、現時刻の直前の時刻に推定したCO2濃度との和によって表される。以下、現時刻に推定したCO2濃度を、「在室後のCO2濃度」と称し、直前の時刻に推定したCO2濃度を、「在室前のCO2濃度」と称する。なお、過去に一度もCO2濃度を推定していないような運用開始時おいて、数式(1)中に示す在室前のCO2濃度には初期値が代入される。初期値は、例えば、大気中の平均的なCO2濃度の値(例えば400ppm)に設定される。
The
推定部114は、数式(1)に用いる在室後のCO2濃度を、以下に示す数式(2)に基づいて算出する。数式(2)に示す在室後のCO2濃度は、在室後のCO2量を住宅H内の部屋(室内)の容積によって除算した値の単位を整合して算出される。住宅H内の部屋の容積は、例えば、図4に示すテーブルデータとして予め記憶部130に記憶されているものとする。図4は、住宅H内の部屋の容積の一例を示す図である。なお図中に示す単位“畳”は、1.65m2とする。
The
推定部114は、上述した数式(2)に示す在室後のCO2量、すなわち現時刻における住宅H内の部屋のCO2量は、数式(3)に基づいて算出する。
The
推定部114は、数式(3)に示すように、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量[m3/h]と、人間が部屋(室内)に滞在していた時間と、所定の係数aiとの乗算値を在室者の人数分積算した値と、動物1頭が単位時間当たりに呼出するCO2量[m3/h]と、動物が部屋(室内)に存在していた時間と、所定の係数biとの乗算値を動物の頭数分積算した値と、植物1つが単位時間当たりに吸収するCO2量[m3/h]と、植物が部屋(室内)に存在していた時間と、時間tと照明16の照度とに基づく関数ciとの乗算値を植物の数分積算した値と、機器1つが単位時間当たりに排出するCO2量[m3/h]と、機器が部屋(室内)で稼働していた時間と、所定の係数diとの乗算値を機器の台数分積算した値との合計4つの積算値の総和を、住宅H内の部屋のCO2量として算出する。これによって、推定装置100は、室内の在室者の数が来客者等によって変化するような状況であっても、常に一定のCO2濃度を推定することができる。 As shown in Equation (3), the estimation unit 114 calculates the amount of CO 2 [m 3 / h] that one person calls per unit time, the time during which the person stays in the room (indoor), a predetermined amount, A value obtained by multiplying the multiplication value of the coefficient a i by the number of people in the room, the amount of CO 2 [m 3 / h] that one animal calls per unit time, and the animal is present in the room (room) A value obtained by multiplying the multiplied time by a predetermined coefficient b i by the number of animals, the amount of CO 2 absorbed by one plant per unit time [m 3 / h], and the plant in the room (indoor) , The value obtained by integrating the product of the function c i based on the time t and the illuminance of the lighting 16 by the number of plants, and the amount of CO 2 emitted by one device per unit time [m 3 / h] and, equipment room time and that were running on the (room), the number fraction integration of devices multiplication value with a predetermined coefficient d i The total of the four integrated values in total with the calculated value is calculated as the CO 2 amount of the room in the house H. Thereby, the estimation apparatus 100 can always estimate a constant CO 2 concentration even in a situation where the number of occupants in the room varies depending on the visitors.
数式(3)に示す、係数ai、bi、diと、関数ciとの数値例を図6に示す。図6は、係数ai、bi、diと、関数ciとの数値例を示す図である。なお、係数ai、bi、diと、関数ciとの初期値は“1”とし、動物や植物、機器のCO2量を無視する場合は係数bi、diと、関数ciとの値を“0”としてもよい。また、植物の光合成によるCO2排出量を加味する場合は、時刻と照度との2つの変数によって決定される関数を用いてCO2排出量を導出してもよい。 FIG. 6 shows numerical examples of the coefficients a i , b i , d i and the function c i shown in Expression (3). FIG. 6 is a diagram illustrating numerical examples of the coefficients a i , b i , d i and the function c i . The initial values of the coefficients a i , b i , d i and the function c i are set to “1”. When ignoring the CO 2 amount of animals, plants, and equipment, the coefficients b i , d i and the function c The value of i may be “0”. In addition, when taking into account the CO 2 emission amount by photosynthesis of plants, the CO 2 emission amount may be derived using a function determined by two variables of time and illuminance.
また、数式(3)に示す、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量は、例えば、以下のように導出される。推定部114は、取得部112によって取得された物体特定情報に人間の属性を示す情報が含まれている場合、当該人間の年齢(属性)と、人間の年齢に応じて規定されたCO2の呼出量を表すテーブルデータと基づいて、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量を導出する。
In addition, the amount of CO 2 that one person calls per unit time shown in Equation (3) is derived as follows, for example. When the object specifying information acquired by the
図5は、人間の年齢に応じて規定されたCO2の呼出量を表すテーブルデータの一例を示す図である。推定部114は、年齢を示す属性として、未就学児から小学校低学年までの年齢である旨の情報が物体特定情報に含まれている場合、図5に示すテーブルデータに従って、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量を“0.011m2/h”として導出する。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of table data representing the CO 2 call amount defined according to the age of a person. When the object specifying information includes information indicating the age from the preschooler to the elementary school lower grade as an attribute indicating the age, the estimating
また、推定部114は、生体センサ28の生体情報と図7に示すテーブルデータとを用いて、数式(3)に示す、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量を導出してもよい。図7は、人間の作業に対するエネルギーの代謝率と、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量との対応関係の一例を示した図である。例えば、推定部114は、生体情報に含まれる心電位、脈拍、体温等のパラメータを参照して、当該生体情報の取得元である人間の作業状態を推定する。推定部114は、各種パラメータが5段階の閾値のそれぞれに対して大小関係を比較し、例えば、各種パラメータが最も大きい閾値を超える場合に作業状態を重労働であると推定する。この場合、推定部114は、推定した重労働のエネルギー代謝率に対応するCO2量を、図7に示すようなテーブルデータから検索して抽出する。これによって、推定部114は、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量を導出する。なお、閾値の段階は、図7の例ではデータ項目を6つ有しているために5段階としたがこれに限られない。閾値の段階は、テーブルデータの項目数に対応して適宜増やしてもよい。
Further, the
また、推定部114は、生体情報の取得元である人間の属性に応じて、図7に示すテーブルデータから導出するCO2量に重みを付けてもよい。例えば、推定部114は、生体情報の取得元である人間の属性が女性である場合、テーブルデータに示されるCO2量の0.9倍の値を、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量として導出する。また、例えば、推定部114は、生体情報の取得元である人間の属性が小学生以下の児童である場合、テーブルデータに示されるCO2量の0.5倍の値を、人間1人が単位時間当たりに呼出するCO2量として導出する。
Further, the
推定部114は、数式(1)における在室前のCO2濃度を、以下のように設定する。図8は、在室前のCO2濃度の一例を示す図である。図8の例では、在室前のCO2濃度の値は、在室者の人数、上述した数式(3)によって導出される在室後のCO2濃度と、上述した数式(1)によって導出されるCO2濃度と、換気制御の有無とに対応付けられている。推定部114は、例えば、物体特定ユニット14の物体特定情報に基づいて、ある在室者が所定時間(例えば1時間)以上在室し続けている場合、数式(1)に基づいて導出される直近のCO2濃度を、在室前のCO2濃度として導出する。また、推定部114は、例えば、所定時間(例えば1時間)以上換気制御が行われた場合、在室前のCO2濃度を初期値とする。
The
以下、具体的な数値を数式(1)から(3)に代入して、CO2濃度の推定例を説明する。数式(4)は、例えば、在室前のCO2濃度の値を初期値である「400ppm」とし、係数aiの値を「1.0」とし、動物、植物、機器に関するCO2量を無視した場合において導出されるCO2濃度値の導出式の一例である。 Hereinafter, an example of estimating the CO 2 concentration will be described by substituting specific numerical values into the formulas (1) to (3). Formula (4) is, for example, that the value of the CO 2 concentration before staying in the room is “400 ppm” that is the initial value, the value of the coefficient a i is “1.0”, and the amount of CO 2 related to animals, plants, and equipment is it is an example of derivation of the CO 2 concentration values derived in the case of ignoring.
判定部116は、推定部114によって推定されたCO2濃度に基づいて、室内の換気が必要であるか否かを判定する。具体的には、判定部116は、推定されたCO2濃度が閾値を超えるか否かを判定し(ステップS104)、CO2濃度が閾値を超えない場合に室内の換気が必要でないと判定し(ステップS106)、CO2濃度が閾値を超える場合に室内の換気が必要であると判定する(ステップS108)。閾値は、空気中に含まれる二酸化炭素が人間の体内に蓄積して悪影響や不快感を与えることを防げる程度の値に設定される。このため、閾値は、例えば1000ppm程度に設定される。
The
決定部118は、判定部116によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気制御を行うように、自動開閉ドア22、自動開閉窓24、換気扇26、全館空調装置18、および個別空調装置20のそれぞれの制御量を決定する(ステップS110)。具体的には、決定部118は、図9に示すようなテーブルデータに従って、各機器の制御量を決定する。図9は、設備機器の制御量の一例を示す図である。例えば、決定部118は、図9に示すテーブルデータを参照して、推定部114によって推定されたCO2濃度に対応した制御量を抽出する。CO2濃度が2000ppmである場合、決定部118は、5秒間の間、全館空調装置18の風量を強くし、且つ自動開閉ドア22及び自動開閉窓24を開けるように制御量を決定する。
When the
機器制御部120は、決定部118によって決定された制御量に基づいて、自動開閉ドア22、自動開閉窓24、換気扇26、全館空調装置18、および個別空調装置20の一部または全部を制御する(ステップS112)。
The
以上説明した第1の実施形態によれば、物体特定ユニット14から物体特定情報を取得する取得部112と、取得部112によって取得された物体特定情報に基づいて、物体から排出される所定のガスの量(CO2量)を推定する推定部114とを備えることによって、精度良く所定のガスの濃度(CO2濃度)を推定することができる。これによって、第1の実施形態における推定装置100は、推定したガスの濃度(CO2濃度)に基づいて、室内を換気するように設備機器を制御することができる。この結果、第1の実施形態における推定装置100は、在室者に快適な環境を提供することができる。
According to the first embodiment described above, the
また、第1の実施形態によれば、物体特定ユニット14から取得した物体特定情報に人間である旨の情報が含まれている場合、人間の数に応じて所定のガスの量(CO2量)を推定することができる。この結果、第1の実施形態における推定装置100は、来客者等によって室内の人数が変化するような状況であっても、常に一定のガスの濃度(CO2濃度)を保つように室内環境を制御することができる。
Further, according to the first embodiment, when the object identification information acquired from the
(第2の実施形態)
以下、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態における推定装置100では、判定部116によって換気の必要があると判定された場合に、その旨を外部に通知する点で第1の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described. The
図10は、第2の実施形態における推定装置100の機能構成の一例を示す図である。第2の実施形態における制御部110は、さらに出力制御部122を備える。通信インターフェース102及び出力制御部122は、「出力部」の一例である。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the
出力制御部124は、判定部116によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要である旨を示す情報を、端末装置10等に出力するように通信インターフェース102を制御する。これによって、推定装置100は、端末装置10を操作する在室者に対して窓やドアを開けて換気をするように促すことができる。
The output control unit 124 controls the
また、出力制御部124は、判定部116によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要な部屋と異なる部屋に移動するように促す情報を、端末装置10等に出力してもよい。図11は、住宅Hにおける各部屋のCO2濃度の一例を示す図である。図11の例において、在室者は洋室1に居るものとする。この場合、判定部116は、洋室1のCO2濃度が上述した閾値1000ppmを超えているため、当該洋室1の換気が必要であると判定する。出力制御部124は、この判定部116の判定結果を受けて、洋室1に居る在室者の端末装置10に、洋室2やリビング等の他の部屋に移動するように促す情報を出力する。これによって、在室者は、室内環境が悪化していることを認識することができ、他の部屋に移動するような行動を取ることができる。
Further, when the
以上説明した第2の実施形態によれば、判定部116の判定結果に基づく情報を端末装置10等に出力することにより、在室者に対して室内環境が悪化していることを認識させることができ、窓やドアを開けて換気をするように促したり、ガスの濃度が低い他の部屋に移動するように促したりすることができる。
According to the second embodiment described above, by outputting information based on the determination result of the
(第3の実施形態)
以下、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態における推定装置100は、未来における室内のガスの濃度を推定する点が第1及び第2の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
(Third embodiment)
Hereinafter, a third embodiment will be described. The
推定部114は、これまでに推定したCO2濃度に基づいて、未来における室内のCO2濃度を推定する。図12は、未来における室内のCO2濃度を推定する方法を説明するための図である。推定部114は、図12の例のように、現時刻t0までに推定した時系列のCO2濃度の推定データを用いて、時刻t0以降のCO2濃度を推定する。推定部114は、例えば、外挿によって時刻t0以降のCO2濃度を推定してもよいし、推定データのフィッティング曲線を導出して時刻t0以降のCO2濃度を推定してよい。
The
判定部116は、推定部114によって推定された未来のCO2濃度に基づいて、現時刻t0において室内の換気が必要であるか否かを判定する。具体的には、判定部116は、現時刻t0から所定時間経過した時刻t1においてCO2濃度が閾値を超えていることが予測される場合に、現時刻t0において室内の換気が必要であると判定する。
Based on the future CO 2 concentration estimated by the
出力制御部124は、判定部116によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要である旨を示す情報を、端末装置10等に出力するように通信インターフェース102を制御する。これによって、第3の実施形態における推定装置100は、所定時間後に室内環境が悪化することが見込まれる場合に、事前に判定部116の判定結果に基づく情報を端末装置10等に出力することができる。この結果、第3の実施形態における推定装置100は、在室者に対して室内環境が悪化する前に事前に換気を行うように促すことができる。
The output control unit 124 controls the
以下、その他の実施例(変形例)について説明する。
上述した実施形態における全館空調装置18、または個別空調装置20は、推定装置100の制御部110の一部または全部の機能を有していてもよい。この場合、全館空調装置18、または個別空調装置20は、物体特定ユニット14から物体特定情報を取得して、住宅H内のCO2濃度を推定し、推定したCO2濃度に基づいて住宅Hを換気するように空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
Hereinafter, other examples (modifications) will be described.
The whole
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、物体特定ユニット14から物体特定情報を取得する取得部112と、取得部112によって取得された物体特定情報に基づいて、物体から排出される所定のガスの量(CO2量)を推定する推定部114とを備えることによって、精度良く所定のガスの濃度(CO2濃度)を推定することができる。これによって、第1の実施形態における推定装置100は、推定したガスの濃度(CO2濃度)に基づいて、室内を換気するように設備機器を制御することができる。この結果、第1の実施形態における推定装置100は、在室者に快適な環境を提供することができる。
According to at least one embodiment described above, the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…推定システム、10…端末装置、12…ストーブ、14…物体特定ユニット、16…照明、18…全館空調装置、20…個別空調装置、22…自動開閉ドア、24…自動開閉窓、26…換気扇、100…推定装置、102…通信インターフェース、110…制御部、112…取得部、114…推定部、116…判定部、118…決定部、120…機器制御部、122…出力制御部、130…記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記取得部によって取得された特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する推定部と、
を備える推定装置。 An acquisition unit for acquiring a specific result related to the organism from a specific unit for specifying an organism in the room;
Based on the specific result acquired by the acquisition unit, an estimation unit that estimates the amount of a predetermined gas contained in the breathing air of the organism;
An estimation apparatus comprising:
前記取得部は、前記特定部より前記人間の属性を含む特定結果を取得し、
前記推定部は、前記取得部によって取得された前記人間の属性を含む特定結果に基づいて、前記人間の呼気に含まれる所定のガスの量を推定する、
請求項1に記載の推定装置。 The specifying unit specifies the human attribute when the specified organism is a human,
The acquisition unit acquires a specific result including the human attribute from the specific unit,
The estimation unit estimates a predetermined amount of gas included in the human exhalation based on a specific result including the human attribute acquired by the acquisition unit.
The estimation apparatus according to claim 1.
前記推定部は、前記活動量検出部によって検出された活動量に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する、
請求項1又は2に記載の推定装置。 An activity amount detection unit for detecting the activity amount of the organism;
The estimation unit estimates the amount of a predetermined gas contained in the breathing air of the living organism based on the activity amount detected by the activity amount detection unit.
The estimation apparatus according to claim 1 or 2.
前記推定部は、前記取得部によって取得された時間と前記所定のガスの量とに基づいて、前記室内の所定のガスの濃度を推定する、
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の推定装置。 The acquisition unit further acquires the time during which the organism was present in the room based on the specification result acquired from the specification unit,
The estimation unit estimates the concentration of the predetermined gas in the room based on the time acquired by the acquisition unit and the amount of the predetermined gas.
The estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の推定装置。 The estimation unit estimates the concentration of the predetermined gas in the room in the future based on the amount of the predetermined gas included in the respiratory air of the organism estimated in the past.
The estimation apparatus according to any one of claims 1 to 4.
前記判定部によって前記室内を換気すべきであると判定された場合に、前記室内の設備機器の制御量を決定する決定部と、をさらに備える、
請求項1から5のうちいずれか1項に記載の推定装置。 A determination unit that determines whether the room should be ventilated based on the amount of the predetermined gas estimated by the estimation unit;
A determination unit that determines a control amount of the equipment in the room when the determination unit determines that the room should be ventilated;
The estimation apparatus according to any one of claims 1 to 5.
前記判定部によって前記室内を換気すべきであると判定された場合に、前記判定部による判定結果に基づく情報を出力する出力部と、をさらに備える、
請求項1から6のうちいずれか1項に記載の推定装置。 A determination unit that determines whether the room should be ventilated based on the amount of the predetermined gas estimated by the estimation unit;
An output unit that outputs information based on a determination result by the determination unit when the determination unit determines that the room should be ventilated;
The estimation apparatus according to any one of claims 1 to 6.
前記特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する、
推定方法。 Acquire the specific result about the living thing from the specific part that specifies the living thing in the room,
Based on the identification result, an amount of a predetermined gas contained in the breathing air of the living organism is estimated.
Estimation method.
室内の生物を特定する特定部より前記生物に関する特定結果を取得するステップと、
前記特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定するステップと、
を実行させるための推定プログラム。 On the computer,
Obtaining a specific result related to the organism from a specific unit for specifying an indoor organism;
Estimating the amount of a predetermined gas contained in the breathing air of the organism based on the identification result;
Estimated program to execute.
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