JP2017003203A - Estimation device, estimation method, and estimation program - Google Patents

Estimation device, estimation method, and estimation program Download PDF

Info

Publication number
JP2017003203A
JP2017003203A JP2015118333A JP2015118333A JP2017003203A JP 2017003203 A JP2017003203 A JP 2017003203A JP 2015118333 A JP2015118333 A JP 2015118333A JP 2015118333 A JP2015118333 A JP 2015118333A JP 2017003203 A JP2017003203 A JP 2017003203A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit
estimation
room
amount
organism
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2015118333A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
清高 松江
Kiyotaka Matsue
清高 松江
和人 久保田
Kazuto Kubota
和人 久保田
大場 義和
Yoshikazu Oba
義和 大場
酢山 明弘
Akihiro Suyama
明弘 酢山
洋介 渡並
Yousuke Tonami
洋介 渡並
卓久 和田
Takahisa Wada
卓久 和田
俊昭 枝広
Toshiaki Edahiro
俊昭 枝広
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2015118333A priority Critical patent/JP2017003203A/en
Publication of JP2017003203A publication Critical patent/JP2017003203A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an estimation device which accurately estimates the concentration of a predetermined gas, and to provide an estimation method and an estimation program.SOLUTION: An estimation device according to one embodiment has an acquisition part and an estimation part. The acquisition part acquires a specification result regarding a creature from a specification part which specifies the creature in a room. The estimation part estimates an amount of a predetermined gas contained in breathing air of the creature on the basis of the specification result acquired by the acquisition part.SELECTED DRAWING: Figure 1

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.

特開2014−173826号公報JP 2014-173826 A 特開2014−173799号公報JP 2014-173799 A 特開2014−222116号公報JP 2014-222116 A

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.

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。The figure which shows the schematic example of a structure of the estimation system 1 containing the estimation apparatus 100 in 1st Embodiment. 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。The figure which shows an example of a function structure of the estimation apparatus 100 in 1st Embodiment. 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。The flowchart which shows an example of the flow of a process of the control part 110 in 1st Embodiment. 住宅H内の部屋の容積の一例を示す図。The figure which shows an example of the volume of the room in the house H. 人間の年齢に応じて規定されたCOの呼出量を表すテーブルデータの一例を示す図。It illustrates an example of table data representing the call of defined CO 2 in accordance with the Human Age. 係数a、b、dと、関数cとの数値例を示す図。Shows coefficients a i, b i, and d i, a numerical example of a function c i. 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CO量との対応関係の一例を示した図。Energy metabolic rate for human operator, human 1 person showing an example of a correspondence relationship between the amount of CO 2 calls per unit time FIG. 在室前のCO濃度の一例を示す図。It shows an example of a CO 2 concentration before occupancy. 設備機器の制御量の一例を示す図。The figure which shows an example of the controlled variable of equipment. 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。The figure which shows an example of a function structure of the estimation apparatus 100 in 2nd Embodiment. 住宅Hにおける各部屋のCO濃度の一例を示す図。It shows an example of a CO 2 concentration of each room in the house H. 未来における室内のCO濃度を推定する方法を説明するための図。Diagram for explaining a method of estimating the concentration of CO 2 chamber at the future.

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、「CO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 estimation system 1 including an estimation apparatus 100 according to the first embodiment. The estimation system 1 in the present embodiment estimates the concentration of carbon dioxide (hereinafter referred to as “CO 2 concentration”) in a predetermined building. The predetermined building is, for example, a house or a building. Hereinafter, in this embodiment, a predetermined building will be described as a house H. In this embodiment, carbon dioxide is described as “gas (gas)”.

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 terminal device 10, the stove 12, the object specifying unit 14, the lighting 16, the entire building air conditioner 18, the individual air conditioner 20, and the automatic opening / closing door 22. An automatic opening / closing window 24, a ventilation fan 26, a biological sensor 28, and an estimation device 100 are provided. Each equipment in the house H described above is connected in a bidirectional or unidirectional manner by a network NW including a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a serial communication line, and the like. Hereinafter, each equipment in the house H will be described. The object specifying unit 14 is an example of a “specifying unit”.

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 terminal device 10 is, for example, a smartphone, a mobile phone, a tablet, or the like that is operated by a room occupant. For example, the stove 12 operates so as to warm the inside of the house H in accordance with the operation of the resident. For example, the stove 12 emits carbon dioxide according to the target temperature during operation.

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 object specifying unit 14 detects an object in the house H and specifies whether the detected object is a living thing or an inanimate object. For example, when the house H is partitioned by a plurality of private rooms, at least one object specifying unit 14 is provided in each private room. The object specifying unit 14 includes, for example, a camera (not shown), an image processing unit, and a storage unit.

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 object specifying unit 14 is provided around the ceiling surface of each private room, for example, in order to observe almost the entire area of the private room. The camera captures an object in the house H and generates an image. The image processing unit performs image processing for extracting features such as feature amounts and feature points on the image generated by the camera, and compares the extracted features with the specified features stored in the storage unit in advance. It is specified whether the object of the image from which the feature is extracted is an organism such as a human being, an animal, or a plant, or an inanimate object such as the stove 12. The specified features include information stored in association with each resident's features (for example, facial features) from an image of the resident who lives in the home H, and various types of information provided in the home H. Information extracted from an image obtained by imaging a device in association with the source device, and information extracted from an image obtained by imaging an animal (pet) housed in the house H. ), Information stored in association with the extraction source plant, and the like.

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 object specifying unit 14 determines whether the detected object is a living human being, an animal (pet), a plant, or an inanimate device. Identify. When the specified object is a human, the object specifying unit 14 specifies the attribute of the human based on the specified human characteristics. Here, the attribute is information such as a person's age, sex, and the relationship of the person among a plurality of residents. For example, the object specifying unit 14 has an attribute indicating the age of the specified person as an age from a preschooler to an elementary school lower grade, an age from an elementary school upper grade to a junior high school student, or an age from an adult to an adult higher than a high school student. Classify into patterns. In addition, the object specifying unit 14 classifies the specified human being into, for example, a relationship such as mother, father, and child. Note that the object specifying unit 14 specifies that a resident in the house H is not a resident living in the house H but a visitor when the detected human feature does not match the resident's feature.

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 object specifying unit 14 may specify whether the object is a living thing or an inanimate object by the following processing instead of using the data indicating the specified characteristics. For example, the camera generates an image by a multispectrum including a near-infrared light wavelength band, a visible light wavelength band, a submillimeter wave wavelength band, and the like. The image processing unit specifies whether the object to be detected is a living organism or an inanimate object based on the multispectral image generated by the camera. More specifically, the image processing unit specifies that the object to be detected is a living object when the number of pixels whose light intensity is equal to or greater than a threshold value in a near-infrared wavelength image. The object specifying unit 14 outputs the specified information (hereinafter referred to as “object specifying information”) to the estimation device 100 described later. The object specifying information is an example of “specific result”.

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 object specifying unit 14 may be configured to include a motion sensor using infrared light, visible light, ultrasonic waves, or the like instead of the camera. In this case, the image processing unit of the object specifying unit 14 specifies whether or not the object is moving based on the detection value by the motion sensor. If the object is moving, the image is processed as a living thing (excluding plants). If there is something that does not move, it is identified as a plant or an inanimate device.

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 building air conditioner 18 has functions such as air conditioning and humidification / dehumidification. The entire building air conditioner 18 takes in outside air and adjusts the temperature, humidity, cleanliness, airflow, and the like of the air in the entire house H.

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 individual air conditioner 20 is provided for each private room, for example. The individual air conditioner 20 has functions such as air conditioning and humidification / dehumidification, and adjusts the temperature, humidity, cleanliness, airflow, and the like of the air in the house H based on the target temperature designated by the occupant.

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 / closing door 22, the automatic opening / closing window 24, and the ventilation fan 26 have actuators such as a motor (not shown), for example, and operate so as to ventilate the air in the house H under the control of the estimation device 100 described later.

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 biosensor 28 is a wearable sensor attached to the body of a resident. The biological sensor 28 acquires biological information such as an electrocardiogram, a pulse, and a body temperature as the amount of activity of the resident. In addition, when the biosensor 28 has a gyro sensor, the biometric sensor 28 may acquire acceleration information indicating the motion of the occupant from the gyro sensor. The biosensor 28 is an example of an “activity amount detection unit”.

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CO濃度を推定し、推定したCO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。 Estimating apparatus 100 acquires the object identification information from the object identifying unit 14, estimates the CO 2 concentration in the housing H, the automatic door 22 so as to ventilate the housing H based on CO 2 concentration estimated, automatic Part or all of the opening / closing window 24, the ventilation fan 26, the entire building air conditioner 18, and the individual air conditioner 20 are controlled. The estimation apparatus 100 is, for example, a HEMS (Home Energy Management System). Hereinafter, controlling part or all of the automatic opening / closing door 22, the automatic opening / closing window 24, the ventilation fan 26, the entire building air conditioner 18, and the individual air conditioner 20 so as to ventilate the house H is referred to as “ventilation control”.

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 estimation apparatus 100 will be described. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the estimation apparatus 100 according to the first embodiment. The estimation apparatus 100 includes a communication interface 102, a control unit 110, and a storage unit 130.

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 communication interface 102 is a communication interface for connecting to the network NW, and includes, for example, a network card.

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 control unit 110 includes an acquisition unit 112, an estimation unit 114, a determination unit 116, a determination unit 118, and a device control unit 120. Part or all of the functional units of the control unit 110 described above is a software functional unit that functions when a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executes a program stored in the storage unit 130. For example, the program is downloaded from the application server via the network NW described above. In addition, some or all of the functional units of the control unit 110 may be hardware functional units such as LSI (Large Scale Integration) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

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CO濃度、住宅H内の各部屋の容積等の情報を含む。 The storage unit 130 includes, for example, a nonvolatile storage medium such as a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an HDD, and an SD card, and a volatile storage medium such as a RAM (Random Access Memory) and a register. The information stored in the storage unit 130 includes programs executed by the processor, mathematical expressions (1) to (3) described later, table data, CO 2 concentration estimated by the estimation unit 114, and information on each room in the house H. Includes information such as volume.

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 control unit 110 in the first embodiment will be described according to a flowchart. FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of a processing flow of the control unit 110 according to the first embodiment.

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 acquisition part 112 acquires various information from the equipment in the house H (step S100). Specifically, the object specifying information is acquired from the object specifying unit 14, and information indicating the operating state such as power on / off is acquired from the stove 12, the entire building air conditioner 18, the individual air conditioner 20, and the ventilation fan 26, Biological information such as an electrocardiogram and a pulse is obtained from the biosensor 28, and information indicating the degree of opening and closing is obtained from the respective actuators of the automatic opening / closing door 22 and the automatic opening / closing window 24. The acquisition unit 112 starts counting time when acquiring object specifying information that specifies a person from the object specifying unit 14, and thereafter, specifies object specifying information that specifies an object other than a person from the object specifying unit 14. When it is acquired, the count is finished. Hereinafter, the time counted in this way is referred to as “a time during which a person stays in a room (indoor)”. The acquisition unit 112 similarly counts the time when the object specifying information acquired from the object specifying unit 14 is another living organism such as an animal or a plant. Hereinafter, the time counted by the acquisition unit 112 when the object identification information is an animal is referred to as “time when the animal is present in the room (indoor)”, and when the object identification information is a plant, the acquisition unit 112. The time counted by the acquisition unit 112 when the object identification information is the device (inanimate) is referred to as “the time when the plant was present in the room (indoor)”. It will be referred to as “the time during which it was operating indoors”.

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CO濃度を推定する(ステップS102)。下記の数式(1)は、住宅H内のCO濃度を導出する式である。数式(1)に示すCO濃度(単位は例えば[ppm])は、現時刻に推定したCO濃度と、現時刻の直前の時刻に推定したCO濃度との和によって表される。以下、現時刻に推定したCO濃度を、「在室後のCO濃度」と称し、直前の時刻に推定したCO濃度を、「在室前のCO濃度」と称する。なお、過去に一度もCO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CO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CO濃度の値(例えば400ppm)に設定される。 The estimation unit 114 estimates the CO 2 concentration in the house H based on various information acquired by the acquisition unit 112 (step S102). The following equation (1) is an equation for deriving the CO 2 concentration in the house H. CO 2 concentration shown in Equation (1) (unit, for example [ppm]) has a CO 2 concentration estimated to the current time, represented by the sum of the CO 2 concentration estimated time immediately before the current time. Hereinafter, the CO 2 concentration estimated to the current time, referred to as "CO 2 concentration after occupancy", the CO 2 concentration estimated immediately before the time, referred to as "CO 2 concentration before occupancy". It should be noted that the initial value is substituted for the CO 2 concentration before occupancy shown in Equation (1) at the start of operation where the CO 2 concentration has never been estimated in the past. The initial value is set to, for example, an average CO 2 concentration value (for example, 400 ppm) in the atmosphere.

Figure 2017003203
Figure 2017003203

推定部114は、数式(1)に用いる在室後のCO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CO濃度は、在室後のCO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、1.65mとする。 The estimation unit 114 calculates the post-occupancy CO 2 concentration used in Equation (1) based on Equation (2) below. The CO 2 concentration after staying in the equation (2) is calculated by matching the unit of the value obtained by dividing the amount of CO 2 after staying by the volume of the room (indoor) in the house H. The volume of the room in the house H is assumed to be stored in advance in the storage unit 130 as table data shown in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the volume of a room in the house H. The unit “tatami” shown in the figure is 1.65 m 2 .

Figure 2017003203
Figure 2017003203

推定部114は、上述した数式(2)に示す在室後のCO量、すなわち現時刻における住宅H内の部屋のCO量は、数式(3)に基づいて算出する。 The estimation unit 114 calculates the CO 2 amount after staying in the room represented by the above-described equation (2), that is, the CO 2 amount of the room in the house H at the current time based on the equation (3).

Figure 2017003203
Figure 2017003203

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CO量[m/h]と、人間が部屋(室内)に滞在していた時間と、所定の係数a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CO量[m/h]と、動物が部屋(室内)に存在していた時間と、所定の係数b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CO量[m/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c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CO量[m/h]と、機器が部屋(室内)で稼働していた時間と、所定の係数d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CO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CO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a、b、dと、関数cとの数値例を図6に示す。図6は、係数a、b、dと、関数cとの数値例を示す図である。なお、係数a、b、dと、関数cとの初期値は“1”とし、動物や植物、機器のCO量を無視する場合は係数b、dと、関数cとの値を“0”としてもよい。また、植物の光合成によるCO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CO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CO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CO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CO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 acquisition unit 112 includes information indicating a human attribute, the estimation unit 114 includes the age (attribute) of the human and the CO 2 defined according to the human age. Based on the table data representing the call amount, the amount of CO 2 that one person calls per unit time is derived.

図5は、人間の年齢に応じて規定されたCO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CO量を“0.011m/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 unit 114 determines that one person is a unit according to the table data shown in FIG. The amount of CO 2 called out per hour is derived as “0.011 m 2 / h”.

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CO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CO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CO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CO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 estimation unit 114 may derive the amount of CO 2 that one person calls per unit time, as shown in Equation (3), using the biological information of the biological sensor 28 and the table data shown in FIG. Good. FIG. 7 is a diagram showing an example of a correspondence relationship between the metabolic rate of energy for human work and the amount of CO 2 that one person calls per unit time. For example, the estimation unit 114 refers to parameters such as an electrocardiogram, a pulse, and a body temperature included in the biological information, and estimates a human work state from which the biological information is acquired. The estimation unit 114 compares the magnitude relations of the various parameters with respect to each of the five threshold values, and estimates that the working state is heavy labor when the various parameters exceed the largest threshold value, for example. In this case, the estimation unit 114 searches and extracts the CO 2 amount corresponding to the estimated heavy labor energy metabolism rate from the table data as shown in FIG. Thus, the estimation unit 114 derives the amount of CO 2 that one person calls per unit time. Note that the threshold level is five in the example of FIG. 7 because it has six data items, but is not limited thereto. The threshold level may be increased as appropriate in accordance with the number of items of table data.

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CO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CO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CO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CO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CO量として導出する。 Further, the estimation unit 114 may weight the amount of CO 2 derived from the table data illustrated in FIG. 7 according to the attribute of the person who is the acquisition source of the biological information. For example, when the human attribute from which the biometric information is acquired is female, the estimation unit 114 calls a value that is 0.9 times the amount of CO 2 shown in the table data per unit time. Derived as the amount of CO 2 . Further, for example, when the human attribute from which the biometric information is acquired is a child who is an elementary school student or less, the estimation unit 114 has a value that is 0.5 times the amount of CO 2 shown in the table data. Derived as the amount of CO 2 called per hour.

推定部114は、数式(1)における在室前のCO濃度を、以下のように設定する。図8は、在室前のCO濃度の一例を示す図である。図8の例では、在室前のCO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CO濃度と、上述した数式(1)によって導出されるCO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CO濃度を、在室前のCO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CO濃度を初期値とする。 The estimation unit 114 sets the CO 2 concentration before occupancy in Equation (1) as follows. FIG. 8 is a diagram showing an example of the CO 2 concentration before being in the room. In the example of FIG. 8, the value of the CO 2 concentration before staying in the room is derived from the number of people in the room, the CO 2 concentration after staying in the room derived by the above-described equation (3), and the above-described equation (1). Corresponding to the concentration of CO 2 and the presence or absence of ventilation control. The estimation unit 114 is derived based on the formula (1) when, for example, a certain person stays in the room for a predetermined time (for example, 1 hour) based on the object specifying information of the object specifying unit 14. the most recent CO 2 concentration, derived as CO 2 concentration before occupancy. Further, for example, when the ventilation control is performed for a predetermined time (for example, 1 hour) or longer, the estimation unit 114 sets the CO 2 concentration before staying in the room as an initial value.

以下、具体的な数値を数式(1)から(3)に代入して、CO濃度の推定例を説明する。数式(4)は、例えば、在室前のCO濃度の値を初期値である「400ppm」とし、係数aの値を「1.0」とし、動物、植物、機器に関するCO量を無視した場合において導出されるCO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.

Figure 2017003203
Figure 2017003203

判定部116は、推定部114によって推定されたCO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CO濃度が閾値を超えるか否かを判定し(ステップS104)、CO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)、CO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 determination unit 116 determines whether indoor ventilation is necessary based on the CO 2 concentration estimated by the estimation unit 114. Specifically, the determination unit 116 determines whether or not the estimated CO 2 concentration exceeds a threshold value (step S104), and determines that indoor ventilation is not necessary when the CO 2 concentration does not exceed the threshold value. (Step S106), when the CO 2 concentration exceeds the threshold, it is determined that indoor ventilation is required (Step S108). The threshold value is set to a value that prevents carbon dioxide contained in the air from accumulating in the human body and causing adverse effects and discomfort. For this reason, a threshold value is set to about 1000 ppm, for example.

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CO濃度に対応した制御量を抽出する。CO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 determination unit 116 determines that indoor ventilation is necessary, the determination unit 118 performs automatic ventilation control, the automatic opening / closing door 22, the automatic opening / closing window 24, the ventilation fan 26, the entire building air conditioner 18, and the individual air conditioning so as to perform ventilation control. The control amount of each device 20 is determined (step S110). Specifically, the determination unit 118 determines the control amount of each device according to the table data as shown in FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of control amounts of equipment. For example, the determination unit 118 refers to the table data illustrated in FIG. 9 and extracts a control amount corresponding to the CO 2 concentration estimated by the estimation unit 114. When the CO 2 concentration is 2000 ppm, the determination unit 118 determines the control amount so as to increase the air volume of the entire building air conditioner 18 and open the automatic opening / closing door 22 and the automatic opening / closing window 24 for 5 seconds.

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 device control unit 120 controls some or all of the automatic opening / closing door 22, the automatic opening / closing window 24, the ventilation fan 26, the entire building air conditioner 18, and the individual air conditioner 20 based on the control amount determined by the determining unit 118. (Step S112).

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(CO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(CO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(CO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 acquisition unit 112 that acquires object specifying information from the object specifying unit 14 and the predetermined gas discharged from the object based on the object specifying information acquired by the acquiring unit 112 By providing the estimation unit 114 that estimates the amount of CO 2 (CO 2 amount), it is possible to accurately estimate the concentration (CO 2 concentration) of a predetermined gas. Thereby, the estimation apparatus 100 in the first embodiment can control the equipment to ventilate the room based on the estimated gas concentration (CO 2 concentration). As a result, the estimation apparatus 100 according to the first embodiment can provide a comfortable environment for the occupants.

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(CO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(CO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 object identification unit 14 includes information indicating that the person is a person, a predetermined gas amount (CO 2 amount) according to the number of persons. ) Can be estimated. As a result, the estimation apparatus 100 according to the first embodiment maintains the indoor environment so as to always maintain a constant gas concentration (CO 2 concentration) even in a situation where the number of people in the room varies depending on the visitors. Can be controlled.

(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 estimation apparatus 100 according to the second embodiment is different from the first embodiment in that when the determination unit 116 determines that ventilation is necessary, the notification is made to the outside. Therefore, it demonstrates centering on the difference and the description about a common part is abbreviate | omitted.

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 estimation apparatus 100 according to the second embodiment. The control unit 110 in the second embodiment further includes an output control unit 122. The communication interface 102 and the output control unit 122 are examples of an “output unit”.

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 communication interface 102 to output information indicating that ventilation is necessary to the terminal device 10 or the like when the determination unit 116 determines that ventilation is required in the room. Thereby, the estimation device 100 can prompt the occupant who operates the terminal device 10 to open a window or door to ventilate.

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CO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CO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 determination unit 116 determines that the room needs ventilation, the output control unit 124 outputs information prompting the user to move to a room different from the room requiring ventilation to the terminal device 10 or the like. Also good. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the CO 2 concentration in each room in the house H. In the example of FIG. 11, it is assumed that the occupant is in the Western room 1. In this case, the determination unit 116 determines that the Western room 1 needs to be ventilated because the CO 2 concentration of the Western room 1 exceeds the threshold value of 1000 ppm. In response to the determination result of the determination unit 116, the output control unit 124 outputs information prompting the occupant's terminal device 10 in the western room 1 to move to another room such as the western room 2 or the living room. Accordingly, the occupant can recognize that the indoor environment is deteriorating and can take an action of moving to another room.

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 determination unit 116 to the terminal device 10 or the like, the occupant is made aware that the indoor environment has deteriorated. You can open windows and doors to encourage ventilation, or move to another room with a low gas concentration.

(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 estimation apparatus 100 according to the third embodiment is different from the first and second embodiments in that the concentration of indoor gas in the future is estimated. Therefore, it demonstrates centering on the difference and the description about a common part is abbreviate | omitted.

推定部114は、これまでに推定したCO濃度に基づいて、未来における室内のCO濃度を推定する。図12は、未来における室内のCO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CO濃度の推定データを用いて、時刻t0以降のCO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CO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CO濃度を推定してよい。 The estimation unit 114 estimates the indoor CO 2 concentration in the future based on the CO 2 concentration estimated so far. FIG. 12 is a diagram for explaining a method of estimating the indoor CO 2 concentration in the future. Estimation unit 114, as in the example of FIG. 12, by using the estimated data of the CO 2 concentration time series were estimated up to the current time t0, to estimate the concentration of CO 2 after the time t0. For example, the estimation unit 114 may estimate the CO 2 concentration after time t0 by extrapolation, or may derive the fitting curve of the estimated data to estimate the CO 2 concentration after time t0.

判定部116は、推定部114によって推定された未来のCO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CO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 estimation unit 114, the determination unit 116 determines whether indoor ventilation is necessary at the current time t0. Specifically, when it is predicted that the CO 2 concentration exceeds the threshold at time t1 when a predetermined time has elapsed from the current time t0, the determination unit 116 indicates that indoor ventilation is required at the current time t0. judge.

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 communication interface 102 to output information indicating that ventilation is necessary to the terminal device 10 or the like when the determination unit 116 determines that ventilation is required in the room. Accordingly, the estimation device 100 according to the third embodiment can output information based on the determination result of the determination unit 116 to the terminal device 10 or the like in advance when the indoor environment is expected to deteriorate after a predetermined time. it can. As a result, the estimation apparatus 100 according to the third embodiment can prompt the occupant to ventilate in advance before the indoor environment deteriorates.

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CO濃度を推定し、推定したCO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 building air conditioner 18 or the individual air conditioner 20 in the embodiment described above may have a part or all of the functions of the control unit 110 of the estimation device 100. In this case, central air conditioning device 18 or a separate air conditioning system 20, obtains the object identification information from the object identifying unit 14, estimates the CO 2 concentration in the housing H, the housing H based on CO 2 concentration estimated Adjust the air temperature, humidity, cleanliness, airflow, etc. for ventilation.

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(CO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(CO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(CO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 acquisition unit 112 that acquires object specifying information from the object specifying unit 14 and the predetermined gas discharged from the object based on the object specifying information acquired by the acquiring unit 112 By providing the estimation unit 114 that estimates the amount of CO 2 (CO 2 amount), it is possible to accurately estimate the concentration (CO 2 concentration) of a predetermined gas. Thereby, the estimation apparatus 100 in the first embodiment can control the equipment to ventilate the room based on the estimated gas concentration (CO 2 concentration). As a result, the estimation apparatus 100 according to the first embodiment can provide a comfortable environment for the occupants.

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 SYMBOLS 1 ... Estimation system, 10 ... Terminal device, 12 ... Stove, 14 ... Object specific unit, 16 ... Illumination, 18 ... Whole building air conditioner, 20 ... Individual air conditioner, 22 ... Automatic opening / closing door, 24 ... Automatic opening / closing window, 26 ... Ventilation fan, 100 ... estimation device, 102 ... communication interface, 110 ... control unit, 112 ... acquisition unit, 114 ... estimation unit, 116 ... determination unit, 118 ... determination unit, 120 ... device control unit, 122 ... output control unit, 130 ... memory part

Claims (9)

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取得部と、
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:
前記特定部は、特定した生物が人間である場合に前記人間の属性を特定し、
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.
前記生物の活動量を検出する活動量検出部をさらに備え、
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.
前記取得部は、前記特定部より取得した特定結果に基づいて、前記生物が前記室内に存在していた時間をさらに取得し、
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.
前記推定部は、過去に推定した前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量に基づいて、未来における前記室内の所定のガスの濃度を推定する、
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.
前記推定部によって推定された所定のガスの量に基づいて、前記室内を換気すべきか否かを判定する判定部と、
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.
前記推定部によって推定された所定のガスの量に基づいて、前記室内を換気すべきか否かを判定する判定部と、
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.
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し、
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.
コンピュータに、
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.
JP2015118333A 2015-06-11 2015-06-11 Estimation device, estimation method, and estimation program Pending JP2017003203A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015118333A JP2017003203A (en) 2015-06-11 2015-06-11 Estimation device, estimation method, and estimation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015118333A JP2017003203A (en) 2015-06-11 2015-06-11 Estimation device, estimation method, and estimation program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2017003203A true JP2017003203A (en) 2017-01-05

Family

ID=57751819

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015118333A Pending JP2017003203A (en) 2015-06-11 2015-06-11 Estimation device, estimation method, and estimation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2017003203A (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019090546A (en) * 2017-11-10 2019-06-13 三菱電機株式会社 Air blowing device, air conditioning device, and ventilation system
JP2020016392A (en) * 2018-07-25 2020-01-30 ナブテスコ株式会社 Ventilation system, automatic door system and ventilation method
WO2020050174A1 (en) * 2018-09-03 2020-03-12 ダイキン工業株式会社 Ventilation control device and ventilation system
JP2020148374A (en) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 Ventilation device
WO2022071460A1 (en) * 2020-09-30 2022-04-07 ダイキン工業株式会社 Air-conditioning and ventilation system
WO2022210777A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
WO2024014275A1 (en) * 2022-07-13 2024-01-18 cynaps株式会社 Ventilation control system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04174233A (en) * 1990-11-06 1992-06-22 Daikin Ind Ltd Carbon dioxide detection device and ventilation device equipped with carbon dioxide detection device
JPH0875203A (en) * 1994-09-08 1996-03-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd Controller for ventilator
JPH11264590A (en) * 1998-03-18 1999-09-28 Mitsubishi Electric Corp Operating method for ventilating device
JP2002260123A (en) * 2001-03-02 2002-09-13 Yazaki Corp Carbon monoxide poisoning prevention device
JP2006232154A (en) * 2005-02-25 2006-09-07 Honda Motor Co Ltd Ventilation device for vehicle
KR101204328B1 (en) * 2011-11-30 2012-11-23 세종대학교산학협력단 Smart ventilation system and method for controlling smart ventilation

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04174233A (en) * 1990-11-06 1992-06-22 Daikin Ind Ltd Carbon dioxide detection device and ventilation device equipped with carbon dioxide detection device
JPH0875203A (en) * 1994-09-08 1996-03-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd Controller for ventilator
JPH11264590A (en) * 1998-03-18 1999-09-28 Mitsubishi Electric Corp Operating method for ventilating device
JP2002260123A (en) * 2001-03-02 2002-09-13 Yazaki Corp Carbon monoxide poisoning prevention device
JP2006232154A (en) * 2005-02-25 2006-09-07 Honda Motor Co Ltd Ventilation device for vehicle
KR101204328B1 (en) * 2011-11-30 2012-11-23 세종대학교산학협력단 Smart ventilation system and method for controlling smart ventilation

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019090546A (en) * 2017-11-10 2019-06-13 三菱電機株式会社 Air blowing device, air conditioning device, and ventilation system
JP2020016392A (en) * 2018-07-25 2020-01-30 ナブテスコ株式会社 Ventilation system, automatic door system and ventilation method
JP7199861B2 (en) 2018-07-25 2023-01-06 ナブテスコ株式会社 Ventilation system, automatic door system and ventilation method
US20210215377A1 (en) * 2018-09-03 2021-07-15 Daikin Industries, Ltd. Ventilation control apparatus and ventilation system
CN112639365A (en) * 2018-09-03 2021-04-09 大金工业株式会社 Ventilation control device and ventilation system
JP2020038052A (en) * 2018-09-03 2020-03-12 ダイキン工業株式会社 Ventilation control device and ventilation system
WO2020050174A1 (en) * 2018-09-03 2020-03-12 ダイキン工業株式会社 Ventilation control device and ventilation system
JP2020148374A (en) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 Ventilation device
JP7243314B2 (en) 2019-03-12 2023-03-22 三菱電機株式会社 ventilator
WO2022071460A1 (en) * 2020-09-30 2022-04-07 ダイキン工業株式会社 Air-conditioning and ventilation system
JP2022057180A (en) * 2020-09-30 2022-04-11 ダイキン工業株式会社 Air-conditioning ventilation system
JP7212281B2 (en) 2020-09-30 2023-01-25 ダイキン工業株式会社 air conditioning ventilation system
WO2022210777A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
JP2022157502A (en) * 2021-03-31 2022-10-14 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
WO2024014275A1 (en) * 2022-07-13 2024-01-18 cynaps株式会社 Ventilation control system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2017003203A (en) Estimation device, estimation method, and estimation program
US20220040356A1 (en) Space cleaning system and space cleaning method
US20220364758A1 (en) Information processing method, recording medium, and information processing system
JP7361277B2 (en) Droplet reach range control system and droplet reach range control method
CN107883541B (en) Air conditioner control method and device
WO2019169864A1 (en) Csi signal in wi-fi-based human body movement and respiration detection method and system
US20210000996A1 (en) Spatial environment management system
CN112639365B (en) Ventilation control device and ventilation system
CN112272746B (en) Air quality control system and method
CN111919070A (en) Fragrance delivery system
JP7346019B2 (en) Systems and methods in object history association
CN113280484A (en) Air environment conditioning system and control device
US9116515B2 (en) In-room probability estimating apparatus, method therefor and program
JP5377577B2 (en) Data processing apparatus and sensor system for measuring carbon dioxide concentration
JP2016218801A (en) Action estimation device, action estimation method and action estimation program
KR20170093446A (en) Automatic ventilation air-conditioning apparatus and method for controlling same
US9265477B2 (en) Adaptive lightweight acoustic signal classification for physiological monitoring
CN111726271B (en) Electrical equipment configuration method under night condition and intelligent home system
JP2012002504A (en) Sensor system for measuring carbon dioxide concentration, and carbon dioxide sensor
JP2018078428A (en) Control information output system, device control system, device control method, and program
JP2016142415A (en) Air-conditioning control device, server device, air-conditioning control system, air-conditioning control method, and air-conditioning control program
CN110941189A (en) Intelligent household system and control method thereof and readable storage medium
JP7327397B2 (en) Computer-implemented programs, information processing systems, and computer-implemented methods
JP2018155435A (en) Air conditioner control device and air conditioner control method
WO2020003954A1 (en) Program executed by computer, information processing device, and method executed by computer

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20170912

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20170912

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180312

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181217

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181221

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190215

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20190702