JP2020038052A - 換気制御装置及び換気システム - Google Patents

Abstract

【課題】対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる換気機器制御装置及び換気システムを提供する。【解決手段】換気機器制御装置１００は、画像取得部１１０と、代謝量算出部１２０と、換気制御部１４０と、を備える。画像取得部は、対象空間Ｓを撮影する撮影装置２０から撮影画像を取得する。代謝量算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の代謝量を算出する。換気制御部は、代謝量算出部により算出された代謝量に基づいて、対象空間の換気を行う換気機器１０による対象空間の換気量を調節する。【選択図】図１

Description

換気機器を制御する換気制御装置、及び、換気システムに関する

従来、特許文献１（特開平９−１８４６４９号公報）のように、人の在／不在とセンサにより検知される二酸化炭素濃度とに応じて換気量を変化させる換気制御装置が知られている。

しかし、必要な換気量は人の在／不在だけで一律に決まるものではない。また空間内の二酸化炭素濃度は空間内の位置によって異なる可能性があり、センサの測定値が空間の二酸化炭素濃度の代表値とは言えない可能性がある。そのため、人の在／不在やセンサにより検知される二酸化炭素濃度に応じて換気量を変化させたとしても、換気量の過不足が発生する可能性がある。

第１観点の換気機器制御装置は、画像取得部と、第１算出部と、換気制御部と、を備える。画像取得部は、対象空間を撮影する撮影装置から撮影画像を取得する。第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の代謝量相当量を算出する。換気制御部は、第１算出部により算出された代謝量相当量に基づいて、対象空間の換気を行う換気機器による対象空間の換気量を調節する。

ここでは、撮影画像に基づいて算出される人の代謝量相当量に基づいて対象空間の換気量が調節されるため、対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第２観点の換気機器制御装置は、第１観点の換気機器制御装置であって、第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の、年齢、性別、及び体型のうち少なくとも１つを、対象空間に居る人の属性として判断する。第１算出部は、属性の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、撮影画像に基づいて判別される人の属性に基づいて代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、更にこれに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第３観点の換気機器制御装置は、第２観点の換気機器制御装置であって、第１算出部は、対象空間に居る人の、年齢、性別、及び体型の全てを、対象空間に居る人の属性として判断し、属性の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、撮影画像に基づいて判別される人の年齢、性別、及び体型の全てに基づいて代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、更にこれに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第４観点の換気機器制御装置は、第１観点から第３観点のいずれかの換気機器制御装置であって、第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の非移動時の動作を判断し、非移動時の動作の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、移動していない人の動作に基づき代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第５観点の換気機器制御装置は、第４観点の換気機器制御装置であって、第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の非移動時の動作として、着座している人の動作を判断し、動作の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、激しい動作を行っている人ばかりではなく、着座中の人の動作にも基づいて代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第６観点の換気機器制御装置は、第４観点又は第５観点のいずれかの換気機器制御装置であって、第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の移動時の動作を判断し、移動時の動作の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、移動時の人の動作にも基づいて代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第７観点の換気機器制御装置は、第１観点から第６観点のいずれかの換気機器制御装置であって、第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の発汗量及び心拍数の少なくとも１つを、対象空間に居る人の状態量として判断する。第１算出部は、状態量の判断結果に基づいて代謝量相当量を算出する。

ここでは、画像に基づいて判断される発汗量や心拍数に基づいて代謝量相当量が算出されるため、人の代謝量相当量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第８観点の換気機器制御装置は、第１観点から第７観点のいずれかの換気機器制御装置であって、換気制御部は、代謝量相当量の時間変化に基づいて、換気機器による対象空間の換気量を調節する。

ここでは、二酸化炭素濃度が上昇／下降してから換気量を変化させるのではなく、代謝量相当量の変化のトレンドも踏まえ、二酸化炭素濃度の変化も見越した上で換気量を変化させることができる。そのため、対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

第９観点の換気機器制御装置は、第８観点のいずれかの換気機器制御装置であって、換気制御部は、代謝量相当量が同一の時、代謝量相当量が増加傾向にある場合に、代謝量相当量が減少傾向にある場合に比べ、換気機器による対象空間の換気量を大きく調節する。

ここでは、代謝量相当量が増加傾向にある場合に換気量が大きく調節されるため、二酸化炭素濃度の過度の上昇を精度良く抑制することができる。

第１０観点の換気機器制御装置は、第１観点から第９観点のいずれかの換気機器制御装置であって、第２算出部を更に備える。第２算出部は、対象空間に居る人と換気機器との距離を算出する。換気制御部は、対象空間に居る人と換気機器との距離に更に基づいて、換気機器による対象空間の換気量を調節する。

ここでは、対象空間に居る人と第２算出部との距離に更に基づいて対象空間の換気量が調節されるため、その人の周りでの局所的な二酸化炭素濃度の上昇を抑え、換気不足の発生を抑制するとことができる。

第１１観点の換気システムは、対象空間を撮影する撮影装置と、対象空間の換気を行う換気機器と、画像取得部と、第１算出部と、換気制御部と、を備える。画像取得部は、撮影装置から撮影画像を取得する。第１算出部は、画像取得部が取得した撮影画像に基づいて、対象空間に居る人の代謝量相当量を算出する。換気制御部は、第１算出部により算出された代謝量相当量に基づいて、換気機器による対象空間の換気量を調節する。

ここでは、撮影画像に基づいて算出される人の代謝量相当量に基づいて対象空間の換気量が調節されるため、対象空間の換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

一実施形態に係る換気機器制御装置及び換気機器制御装置を含む換気システムの概略構成図である。 図１の換気システムの機能ブロック図である。 図１の換気機器制御装置の換気量決定処理のフローチャートである。

換気機器制御装置、及び、換気機器制御装置を有する換気システムの実施形態について、図面を参照しながら説明する。

（１）全体構成
換気システム１及び換気システム１に含まれる換気機器制御装置１００の概要を、図１を参照しながら説明する。図１は、換気システム１の概略構成図である。

換気システム１は、室内（対象空間Ｓ）の空気環境を清浄に保つため、対象空間Ｓの空気を対象空間Ｓから排気して、対象空間Ｓの外（屋外）から空気を取り込んで、対象空間Ｓの換気を行うシステムである。対象空間Ｓは、例えば住宅、オフィス、店舗、学校、フィットネスクラブ等である。換気システム１が用いられることで、例えば、人の活動に伴う対象空間Ｓの二酸化炭素濃度の上昇を抑制することができる。

なお、対象空間Ｓの空気環境を清浄に保つという観点からは、対象空間Ｓの換気量（単位時間当たりの換気量）はできるだけ増やした方がよい。しかし、対象空間Ｓが空調装置により温度調整されている場合には、対象空間Ｓの換気量を増加させると、温度調整済みの空気が対象空間Ｓに出ていくこととなり、対象空間Ｓの温度が不快な方向に変化するおそれがある。また、換気に伴う対象空間Ｓの温度変化に空調装置で対応すると、空調装置で消費されるエネルギーの増大に繋がる。また、対象空間Ｓの換気は、後述するようにモータで駆動される換気機器１０により行われるから、対象空間Ｓの換気量を増加させると、換気機器１０で消費されるエネルギーの増大に繋がる。よって、省エネルギー等の観点からは、対象空間Ｓの換気量は抑制した方がよい。

そこで、本換気システム１は、二酸化炭素濃度が過大になることは抑制しつつも、換気量はできるだけ低減するように、換気機器１０による換気量を調節する。

換気システム１は、少なくとも１台の換気機器１０と、少なくとも１台の撮影装置２０と、換気機器制御装置１００と、を備える。概説すると、換気システム１では、換気機器制御装置１００が、撮影装置２０により撮影された撮影画像に基づいて対象空間Ｓに居る人の代謝量相当量を算出し、算出した代謝量相当量に基づいて換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。対象空間Ｓに居る人の代謝量相当量は、対象空間Ｓの二酸化酸素濃度と相関の強い量である。換気機器制御装置１００が実行する処理については後述する。

ここで、代謝量相当量とは、代謝量の増減と相関する量である。例えば、代謝量相当量は、代謝量が増減すると、これに合わせて増減する量である。代謝量とは、単位時間当たりに人が消費するエネルギー消費量であり、例えば「キロカロリー／分（ｋｃａｌ／分）」等の単位で表される。

代謝量相当量は、例えば、代謝量そのものであってもよい。ただし、代謝量相当量は、代謝量（単位時間当たりに人が消費するエネルギー消費量）そのものではなくてもよく、単位時間当たりに人が消費するエネルギー消費量の、所定の基準値に対する倍率で定義されてもよい。また、代謝量相当量は、代謝量の数値そのものではなく、代謝量の高低を段階的に表すレベル等であってもよい。例えば、一例では、代謝量の高低を段階的に表すレベルは、例えば、１〜１０の十段階で表され、代謝量が大きいほど大きな数値で表される。また、代謝量相当量は、代謝量と相関のある身体活動強度や運動強度であってもよい。例えば、代謝量相当量は、身体活動強度を示すエネルギー代謝率(relative metabolic rate)やメッツ（metabolic equivalent）であってもよい。同一人であれば、一般に身体活動強度の値が大きいほど、代謝量も大きくなる。

なお、本実施形態では、主に、算出される代謝量相当量が代謝量そのものである場合を例に説明する。

（２）詳細構成
換気システム１の換気機器１０、撮影装置２０及び換気機器制御装置１００について、以下に説明する。

（２−１）換気機器
換気機器１０は、対象空間Ｓの換気を行う機器である。

例えば、本実施形態では、換気機器１０は、ファン１２を用いて対象空間Ｓの空気を対象空間Ｓの外に排気する機器である。なお、換気機器１０は、対象空間Ｓの空気を屋外に直接排気する機器であってもよいし、対象空間Ｓの空気を間接的に（例えば、屋外へと繋がるダクト等に）排気する機器であってもよい。このような換気機器１０を排気側で用いて対象空間Ｓの空気を排気する一方で、屋外と直接的に又は間接的に連通する給気口１４から室外の空気が対象空間Ｓ内に自然給気で取り込まれるように構成することで、対象空間Ｓの換気が実現される。

なお、他の形態では、換気機器は、ファンを用いて屋外の空気を対象空間Ｓに給気する機器であってもよい（図示省略）。なお、換気機器は、屋外の空気を対象空間Ｓに直接的に給気する機器であってもよいし、屋外の空気を間接的に（例えば、ダクト等を介して）対象空間Ｓに給気する機器であってもよい。このような換気機器を給気側で用いて屋外の空気を対象空間Ｓに給気する一方で、対象空間Ｓ外の空間と連通する排気口（図示せず）から対象空間Ｓの空気が自然排気されることで、対象空間Ｓの換気が実現されてもよい。また、更に他の形態では、換気機器１０は、対象空間Ｓの空気を排気するファン及び屋外の空気を対象空間Ｓに給気するファンの両方を含むものであってもよい。

本実施形態では、換気機器１０は、例えば定速のモータで駆動される風量一定のファン１２を有する。換気機器１０が風量一定のファン１２を有する場合には、例えばファン１２の単位時間あたりの運転時間の割合を変化させることで、換気機器１０の換気量（単位時間の換気量）を変化させることができる。また、換気機器１０は、電動の風量調整ダンパ（図示せず）を有し、風量調整ダンパにより対象空間Ｓの換気量を変化させてもよい。また、換気機器１０は、定速のモータで駆動される風量一定のファンに代えて、可変速モータで駆動される風量可変のファンを有してもよい。

換気システム１では、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量は、換気機器制御装置１００により後述するような態様で調節される。なお、換気機器１０の運転／停止等は、マニュアル操作や設定済みのスケジュールに基づいて制御することも可能である。ただし、ここでは、マニュアル操作や設定済みのスケジュールに基づく換気機器１０の運転制御については説明を省略する。

（２−２）撮影装置
撮影装置２０は、対象空間Ｓに設けられたカメラである。撮影装置２０は、１台であってもよいし、複数台であってもよい。撮影装置２０は、好ましくは動画を撮影するカメラである。カメラの仕様（性能）は、換気機器制御装置１００が後述するような人の属性、動作、及び状態量を判断する上で必要な画像の解像度等に応じて決定されればよい。

撮影装置２０は、例えば、対象空間Ｓの天井や壁面に取り付けられている。ただし、撮影装置２０は、天井や壁面に取り付けられる必要はなく、対象空間Ｓに設置された家具（例えば机や棚）等に置かれたり、対象空間Ｓに設置された機器（例えば、換気機器１０や、空調機器等）に取り付けられたりしてもよい。撮影装置２０は、少ない台数で対象空間Ｓに居る人を撮影することが可能となるような位置に設置されることが好ましい。

撮影装置２０は、換気機器制御装置１００に撮影画像を提供するために用いられる専用のカメラであってもよい。また、撮影装置２０は、防犯や、換気機器１０以外の機器の制御を目的でも利用されるカメラであってもよい。また、撮影装置２０は、対象空間Ｓを撮像するように設置された、携帯電話等の携帯端末に付属するカメラであってもよい。

（２−３）換気機器制御装置
換気機器制御装置１００は、対象空間Ｓに設置された換気機器１０を制御する装置である。

換気機器制御装置１００は、例えば、データセンタ等に設置されるサーバである。換気機器制御装置１００としての機能は、１台のサーバにより実現されてもよいし、複数台のサーバにより実現されてもよい。また、換気機器制御装置１００は、対象空間Ｓに設置されるコンピュータを含んで構成されてもよく、換気機器制御装置１００としての機能に必要な処理の一部又は全部が、対象空間Ｓに設置されるコンピュータによって実行されてもよい。ここでは、換気機器制御装置１００としての機能が１台のサーバにより実現される場合を例に説明を行う。

換気機器制御装置１００は、対象空間Ｓに設置されている換気機器１０及び撮影装置２０とネットワークＮＷにより通信可能に接続される。ネットワークＮＷは、ここではインターネットであるが、他のＷＡＮや、ＬＡＮであってもよい。

なお、ここでは、換気機器制御装置１００を、ある単一の対象空間Ｓに設置された換気機器１０を制御する装置として説明する。しかし、換気機器制御装置１００は、複数の対象空間に設置された換気機器及び撮影装置と接続され（図示省略）、複数の対象空間に設置された換気機器の動作を制御するように構成されてもよい。

換気機器制御装置１００は、制御演算装置、記憶装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等を有する。制御演算装置には、ＣＰＵ等のプロセッサを使用できる。制御演算装置は、記憶装置に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って所定の演算処理を行う。さらに、制御演算装置は、プログラムに従って、演算結果を記憶装置に書き込んだり、記憶装置に記憶されている情報を読み出したりすることができる。

換気機器制御装置１００は、機能部として、画像取得部１１０と、代謝量算出部１２０と、距離算出部１３０と、換気制御部１４０と、撮影画像記憶部１５０と、位置情報記憶部１６０と、を主に有する。位置情報記憶部１６０には、換気機器制御装置１００に対して入力された、換気機器１０及び撮影装置２０の位置の情報が記憶される。

（２−３−１）画像取得部
画像取得部１１０は、対象空間Ｓを撮影する撮影装置２０からネットワークＮＷを介して送信されてくる撮影画像を取得する。撮影装置２０からは、例えば定期的に、所定時間分の撮影画像が送信されてくる。これに代えて、撮影装置２０からは、連続的に撮影画像が送信されてきてもよい。画像取得部１１０は、取得した撮影画像を撮影画像記憶部１５０に記憶する。

（２−３−２）代謝量算出部
代謝量算出部１２０は、第１算出部の一例である。代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の代謝量相当量を算出する機能部である。特にここでは、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の代謝量を算出する。代謝量算出部１２０は、サブ機能部として、属性判断部１２２と、動作判断部１２４と、状態量判断部１２６と、を有する。

代謝量算出部１２０は、概ね、以下のような処理を行う。まず、代謝量算出部１２０の属性判断部１２２、動作判断部１２４、及び状態量判断部１２６は、画像取得部１１０が取得した撮影画像（撮影画像記憶部１５０に記憶された撮影画像）に基づいて、撮影画像に写っている人の、言い換えれば対象空間Ｓに居る人の属性、動作及び状態量を判断する。さらに、代謝量算出部１２０は、対象空間Ｓに居る人の属性、動作及び状態量の判断結果に基づいて代謝量を算出する。なお、算出される代謝量は、値として算出されてもよいし、数値のレンジであってもよい。また、他の形態では、代謝量は、数値ではなく、代謝量の大きさの度合い（例えば、“非常に高い”、“高い”、“低い”等）として算出されてもよい。

なお、属性判断部１２２が撮影画像に基づいて判断する対象空間Ｓに居る人の属性には、年齢、性別、及び体型のうち少なくとも１つを含むことが好ましい。特に好ましくは、属性判断部１２２は、対象空間Ｓに居る人の、年齢、性別、及び体型の全てを、対象空間Ｓに居る人の属性として判断する。なお、ここでの年齢は、「４２歳」等の細かな数字であってもよいし、「４０代」等の年齢のレンジであってもよい。

動作判断部１２４が撮影画像に基づいて判断する対象空間Ｓに居る人の動作には、対象空間Ｓに居る人の非移動時の動作を含むことが好ましい。また、動作判断部１２４が撮影画像に基づいて判断する対象空間Ｓに居る人の動作には、対象空間Ｓに居る人の移動時の動作を含むことが好ましい。なお、移動時とは、人が、所定時間（例えば５秒）の間に、水平方向に所定距離（例えば３ｍ）以上移動している時を意味する。一方、非移動時とは、人が、所定時間の水平方向の移動距離が所定距離より少ない時を意味する。例えば、対象空間Ｓがフィットネスクラブである場合、非移動時の人の動作には、ランニングマシンを用いて運動をしている人の動作や、筋力トレーニングを行っている人の動作を含む。また、例えば、対象空間Ｓが住宅の部屋である場合には、非移動時の人の動作には、調理、アイロンがけなどの作業中の人の動作を含む。また、例えば、対象空間Ｓがオフィスの部屋である場合には、非移動時の人の動作には、着座している人の動作（例えば、コンピュータに対する入力作業等）や、コピー等の作業を行っている人の動作を含む。

状態量判断部１２６が撮影画像に基づいて判断する対象空間Ｓに居る人の状態量には、対象空間Ｓに居る人の発汗量及び心拍数の少なくとも１つを含むことが好ましい。特に好ましくは、状態量判断部１２６は、対象空間Ｓに居る人の、発汗量及び心拍数の両方を、対象空間Ｓに居る人の状態量として判断する。発汗量は、例えば発汗量に対応する度合い（例えば、“発汗量が多い”、“発汗量がやや多い”、“発汗なし”等）として算出される。ただし、発汗量は、数値として算出されてもよい。また、心拍数は、例えば心拍数の値として算出されるが、心拍数に対応する度合いとして算出されてもよい。

代謝量算出部１２０は、属性判断部１２２、動作判断部１２４、及び状態量判断部１２６の判断結果（対象空間Ｓに居る人の属性、動作、状態量の判断結果）を入力として、代謝量を出力する、機械学習により学習済みの識別器１２０ａを有する。識別器１２０ａは、例えば教師あり学習により学習済みである。なお、機械学習とは、コンピュータが、ルールベースではなく（判断のための規則等が予め与えられなくても）、与えられた情報に基づいて学習し、自律的に判断のための規則を見つけ出すことが可能な技術・手法を意味する。また、教師あり学習とは、入力（ここでは、対象空間Ｓに居る人の属性、動作、状態量の判断結果）とこれに対応する出力の正解（代謝量相当量、特にここでは代謝量）とを関連付けたデータ（教師データ）を提供することで、識別器１２０ａに学習させる機械学習の手法を意味する。

学習中の識別器１２０ａには、例えば、属性、動作及び状態量と、その属性及び状態量を有し、その動作をしている人の実際の代謝量とを関連付けた多数のデータが教師データとして提供される。例えば、学習中の識別器１２０ａには、「男性、４２歳、中肉中背、座位で事務作業中、発汗なし、心拍数６５」というような属性、動作及び状態量と、その属性及び状態量を有し、その動作をしている人の実際の代謝量とを関連付けたデータが教師データの１つのデータとして提供される。

ここでは、識別器１２０ａが用いるアルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワーク（ディープラーニングを含む）である。ただし、識別器１２０ａが用いる学習アルゴリズムは、他の機械学習のアルゴリズム（例えば回帰分析等）であってもよい。識別器１２０ａが用いるアルゴリズムは、適宜選択されればよい。

属性判断部１２２は、人の画像に基づいて、その人の年齢、性別、及び体型を判断する、学習済みの識別器１２２ａを有する。言い換えれば、属性判断部１２２は、人の画像を入力として、その人の年齢、性別、及び体型を出力する、学習済みの識別器１２２ａを有する。なお、属性判断部１２２は、年齢、性別及び体型のそれぞれを判断するために、それぞれ個別の識別器を有してもよい。ここでは、人の画像に基づいて、その人の年齢、性別、及び体型を判断する識別器１２２ａを例に説明する。

識別器１２２ａは、例えば教師あり学習により学習済みである。学習中の識別器１２２ａには、例えば、性別、年齢及び体型の異なる人の全身画像（入力）と、その画像に写っている人の実際の属性（出力）とを関連付けた多数のデータが教師データとして提供される。

なお、属性判断部１２２が、年齢、性別及び体型のそれぞれを判断するためにそれぞれ個別の識別器を有する場合には、識別器は、異なる種類の画像を入力として用いるものであってもよい（例えば年齢の判断を行う識別器は人の顔の画像を入力として用い、性別と体型の判断を行う識別器は人の全身画像を入力として用いる等）。

ここでは、識別器１２２ａが用いるアルゴリズムは、例えば、ディープラーニングである。ディープラーニングをアルゴリズムとして用いる場合、人が特徴量の設計をしなくても、識別器１２０ａが自動で画像の特徴を取得して学習する。ただし、識別器１２２ａが用いる学習アルゴリズムは、他の機械学習のアルゴリズム（例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）等）であってもよく、識別器１２０ａではなく人が画像中の特徴量（入力から出力を導く上で着目すべき特徴）を抽出してもよい。

動作判断部１２４は、人の画像に基づいて、その人の動作を判断する、学習済みの識別器１２４ａを有する。言い換えれば、動作判断部１２４は、人の画像を入力として、その人の動作を出力する、学習済みの識別器１２４ａを有する。

識別器１２４ａは、例えば教師あり学習により学習済みである。例えば、学習中の識別器１２４ａには、様々な動作を行っている人の全身画像（入力）と、その画像に写っている人の実際の動作内容（出力）とを関連付けた多数のデータが教師データとして提供される。教師データには、移動時の人の画像の教師データと、非移動時の人の画像の教師データとの両方が提供されることが好ましい。言い換えれば、識別器１２４ａは、人の画像に対し、移動時の人の動作と非移動時の動作との両方を判断可能に学習していることが好ましい。

ここでは、識別器１２４ａが用いるアルゴリズムは、例えば、ディープラーニングである。ただし、識別器１２４ａが用いる学習アルゴリズムは、他の機械学習のアルゴリズム（例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）等）であってもよく、識別器１２４ａではなく人が画像中の特徴量を抽出してもよい。

状態量判断部１２６は、人の画像に基づいて、その人の発汗量及び心拍数を判断する、学習済みの識別器１２６ａを有する。言い換えれば、状態量判断部１２６は、人の画像を入力として、その人の発汗量及び心拍数を出力する、学習済みの識別器１２６ａを有する。なお、状態量判断部１２６は、発汗量及び心拍数のそれぞれを判断するために、それぞれ個別の識別器を有してもよい。ここでは、人の画像に基づいて、その人の発汗量及び心拍数を判断する識別器１２６ａを例に説明する。

識別器１２６ａは、例えば教師あり学習により学習済みである。例えば、学習中の識別器１２６ａには、発汗量及び心拍数の異なる人の全身画像（入力）と、その画像に写っている人の実際の発汗量及び心拍数（出力）とを関連付けた多数のデータが教師データとして提供される。なお、状態量判断部１２６が、発汗量及び心拍数のそれぞれを判断するためにそれぞれ個別の識別器を有する場合には、識別器は、異なる種類の画像を入力として用いるものであってもよい。

ここでは、識別器１２６ａが用いるアルゴリズムは、例えば、ディープラーニングである。ただし、識別器１２６ａが用いる学習アルゴリズムは、他の機械学習のアルゴリズム（例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）等）であってもよく、識別器１２６ａではなく人が画像中の特徴量（入力から出力を導く上で着目すべき特徴、例えば肌の色や光反射率等）を抽出してもよい。

（２−３−３）距離算出部
距離算出部１３０は、第２算出部の一例である。距離算出部１３０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離を算出する機能部である。

例えば、距離算出部１３０は、画像処理技術を用いて１台の撮影装置２０の撮影画像から撮影装置２０から人までの距離を算出する。そして、距離算出部１３０は、算出された距離と、撮影装置２０の撮影画像から得られる撮影装置２０に対する人の方向と、位置情報記憶部１６０に記憶された換気機器１０及び撮影装置２０の位置の情報と、から対象空間Ｓに居る人（撮影装置２０で撮影された人）と換気機器１０との距離を算出する。

ただし、撮影装置２０から人までの距離の算出方法は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、撮影装置２０から人までの距離は、２台以上の撮影装置２０の撮影画像を用いて、三角測量の要領で人の位置を求めることで算出されてもよい。また、撮影装置２０から人までの距離は、撮影装置２０としてのステレオカメラを用いて算出されてもよい。また、撮影装置２０から人までの距離は、撮影装置２０の近傍に設けられた各種の距離センサ（赤外線デプスセンサ、超音波センサ等）を用いて算出されてもよい。

また、換気機器１０の近傍に撮影装置２０を設置する場合には、距離算出部１３０は、算出された距離を、対象空間Ｓに居る人（撮影装置２０で撮影された人）と換気機器１０との距離として算出してもよい。この場合には、換気機器１０及び撮影装置２０の位置の情報を記憶している位置情報記憶部１６０は設けられなくてもよい。

（２−３−４）換気制御部
換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。具体的には、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を決定し、その換気量が実現されるような換気機器１０に対する指令（例えば、換気機器１０に対する運転／停止指令や、風量調整指令）を送信する。換気制御部１４０による、対象空間Ｓの換気量の決定の方法については後述する。

（３）換気システムの動作
換気システム１の動作について、図２の機能ブロック図を用いて説明する。なお、ここでは、対象空間Ｓに人が居るものとする。

撮影装置２０は、対象空間Ｓを撮影している。撮影は常時行われてもよいし、間欠的に行われてもよい。撮影装置２０が撮影した撮影画像は、ネットワークＮＷを介して換気機器制御装置１００に送信され、画像取得部１１０により取得される。

代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて以下のようにして、対象空間Ｓに居る人の代謝量を算出する。代謝量算出部１２０による代謝量の算出は、例えば所定時間間隔で行われる。

まず、代謝量算出部１２０は、必要に応じ、画像取得部１１０により取得した撮影画像に対して前処理を行う。前処理には、例えば、撮影画像から人の領域や顔の領域だけを取り出す、人の画像のサイズが教師データの人の画像のサイズと異なる場合にはリサイズする等の処理を含む。

代謝量算出部１２０の属性判断部１２２は、学習済みの識別器１２２ａを用いて、前処理後の撮影画像に基づき、撮影画像に写っている人（対象空間Ｓに居る人）の、年齢、性別、及び体型を、対象空間に居る人の属性として判断する。

代謝量算出部１２０の動作判断部１２４は、学習済みの識別器１２４ａを用いて、前処理後の撮影画像に基づき、撮影画像に写っている人（対象空間Ｓに居る人）の、移動時の動作及び非移動時の動作を判断する。例えば、対象空間Ｓに居る人の非移動時の動作には、着座している人の動作の判断を含む。なお、代謝量算出部１２０の動作判断部１２４は、例えば、非移動時の動作を判断する代わりに、非移動時であるとだけ判断してもよい。ただし、非移動時であっても、例えば、ランニングマシンを用いて運動をしている人と、座ってくつろいでいる人とは、代謝量が異なるため、代謝量算出部１２０の動作判断部１２４は、非移動時の動作も判断することが好ましい。

代謝量算出部１２０の状態量判断部１２６は、学習済みの識別器１２６ａを用いて、前処理後の撮影画像に基づき、撮影画像に写っている人（対象空間Ｓに居る人）の、発汗量及び心拍数を、対象空間Ｓに居る人の状態量として判断する。

属性判断部１２２、動作判断部１２４、及び状態量判断部１２６が、画像取得部１１０が取得した撮影画像を入力として受け付けて、対象空間Ｓに居る人の属性、動作及び状態量を出力すると、代謝量算出部１２０は、これらの判断結果を識別器１２０ａに入力として、対象空間Ｓに居る人の代謝量を算出する。

さて、画像取得部１１０が取得した撮影画像は、距離算出部１３０にも提供される。距離算出部１３０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離を算出する（算出方法についての説明は省略する）。

次に、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。好ましくは、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に加え、距離算出部１３０が算出した対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離に更に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。具体的には、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を決定し、その換気量が実現されるような換気機器１０に対する指令を送信する。換気制御部１４０による、対象空間Ｓの換気量の決定方法については後述する。

なお、ここでは、対象空間Ｓに居る人が１人の場合を例に説明したが、換気システム１は、対象空間Ｓに居る人が複数の場合にも以下のように対応可能である。

対象空間Ｓに複数の人が居る場合には、換気機器制御装置１００の代謝量算出部１２０は、対象空間Ｓに居る複数の人の代謝量をそれぞれ算出する。そして、換気機器制御装置１００の換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出されたそれぞれ人の代謝量に基づいて、それぞれ人の代謝量に対応する換気量を決定し、これを足し合わせた換気量（総換気量）だけ対象空間Ｓの換気機器１０による換気が行われるように換気機器１０を制御する。

（４）換気制御部による換気量の決定処理
換気制御部１４０の実行する処理、特には換気量の決定処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。

まず、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０が代謝量を算出すると、図示しない記憶装置に予め記憶されている、代謝量と標準的な換気量（標準換気量と呼ぶ）との相関関係を記述した数式や表を参照して、代謝量算出部１２０が算出した代謝量に対応する標準換気量を導出する（ステップＳ１）。

次に、換気制御部１４０は、距離算出部１３０が算出した対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を算出する（ステップＳ２）。具体的には、換気制御部１４０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離に基づいて、ステップＳ１で算出した標準換気量を補正して、換気量を算出する。例えば、換気制御部１４０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離が所定距離以上離れている場合に、換気量を標準換気量よりも増やす（例えば、標準換気量に所定の補正換気量を足して換気量を算出する）。また、例えば、換気制御部１４０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離が離れるほど大きくなるような補正係数を標準換気量に乗ずることで換気量を算出する。このように、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離を考慮して換気量が決定されることで、換気機器１０から離れた位置に人がいるために、人の周りで換気機器１０により十分に換気されず（空気が淀み）、二酸化炭素濃度が局所的に高くなるような事象を抑制できる。なお、距離に基づく補正は、常に行われなくてもよく、ステップＳ１で算出した標準換気量が所定値より多い場合にだけ（人の周りで二酸化炭素濃度が上昇しやすい場合にだけ）実行されてもよい。

次に、ステップＳ３では、換気制御部１４０が、ステップＳ１で標準換気量を算出する際に用いた代謝量（今回の代謝量）と、前回、換気制御部１４０が換気量を決定する際にステップＳ１で用いた代謝量（前回の代謝量）とを比較し、代謝量が増加傾向にあるかを判定する。例えば、換気制御部１４０は、ステップＳ１で標準換気量を算出する際に用いた代謝量（今回の代謝量）が、前回、換気制御部１４０が換気量を決定する際にステップＳ１で用いた代謝量（前回の代謝量）よりも、所定値α（α＞０）以上大きいか否かを判定する。

そして、換気制御部１４０は、代謝量が増加傾向にある場合、ステップＳ２で算出した換気量を増加させる補正（換気量を所定量だけ増やす、換気量に１より大きな補正係数を乗ずる等）を行い（ステップＳ４）、ステップＳ７に進む。代謝量が増加傾向にない場合には、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、換気制御部１４０が、ステップＳ１で標準換気量を算出する際に用いた代謝量（今回の代謝量）と、前回、換気制御部１４０が換気量を決定する際にステップＳ１で用いられた代謝量（前回の代謝量）とを比較し、代謝量が減少傾向にあるかを判定する。例えば、換気制御部１４０は、ステップＳ１で標準換気量を算出する際に用いた代謝量（今回の代謝量）が、前回、換気制御部１４０が換気量を決定する際にステップＳ１で用いた代謝量（前回の代謝量）よりも、所定値β（β＞０）以上小さいか否かを判定する。

そして、換気制御部１４０は、代謝量が減少傾向にある場合、ステップＳ２で算出した換気量を減少させる補正（換気量を所定量だけ減らす、換気量に１より小さな補正係数を乗ずる等）を行い（ステップＳ６）、ステップＳ７に進む。ステップＳ５において代謝量が減少傾向にないと判定された場合には、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７では、算出された換気量を、換気量に決定する。

なお、ステップＳ３〜ステップＳ６の処理は、換気制御部１４０により実行される、代謝量の時間変化に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する処理である。この処理では、換気制御部は、標準換気量の算出に用いた代謝量が同一の時、代謝量が増加傾向にある場合に、代謝量が減少傾向にある場合に比べ、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を大きく調節している。

代謝量の変化が上昇／下降傾向にある時、その傾向は所定期間継続する場合が多い。ここでは、代謝量の時間変化に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量が調節されることで、二酸化炭素濃度が上昇／下降してから換気量を変化させるのではなく、二酸化炭素濃度の変化も見越した上で換気量を変化させることができる。そのため、対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５）特徴
（５−１）
上記実施形態の換気機器制御装置１００は、画像取得部１１０と、代謝量算出部１２０と、換気制御部１４０と、を備える。画像取得部１１０は、対象空間Ｓを撮影する撮影装置２０から撮影画像を取得する。代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の代謝量相当量を算出する。特にここでは、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の代謝量を算出する。換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。

ここでは、撮影画像に基づいて算出される人の代謝量に基づいて対象空間Ｓの換気量が調節されるため、対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。そして、対象空間Ｓの換気量を最適化することで、必要な換気量は確保しつつ、換気機器１０の動力や対象空間Ｓの空調負荷の増大を抑制できる。

なお、本実施形態では、代謝量そのものに基づいて対象空間Ｓの換気量が調節されるが、これに代えて代謝量相当量に基づいて対象空間Ｓの換気量が調節されてもよい。

（５−２）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の、年齢、性別、及び体型のうち少なくとも１つを、対象空間Ｓに居る人の属性として判断する。代謝量算出部１２０は、属性の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

特に好ましくは、代謝量算出部１２０は、対象空間Ｓに居る人の、年齢、性別、及び体型の全てを、対象空間Ｓに居る人の属性として判断し、属性の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

ここでは、撮影画像に基づいて判別される人の属性に基づいて代謝量が算出されるため、人の代謝量を精度良く算出し、更にこれに基づいて対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５−３）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の非移動時の動作を判断し、非移動時の動作の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

ここでは、移動していない人の動作に基づき代謝量が算出されるため、人の代謝量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５−４）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の非移動時の動作として、着座している人の動作を判断し、動作の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

ここでは、着座中の人の動作にも基づいて代謝量が算出されるため、人の代謝量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５−５）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の移動時の動作を判断し、移動時の動作の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

ここでは、移動時の人の動作にも基づいて代謝量が算出されるため、人の代謝量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５−６）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の発汗量及び心拍数の少なくとも１つを、対象空間Ｓに居る人の状態量として判断する。代謝量算出部１２０は、状態量の判断結果に基づいて代謝量を算出する。

ここでは、画像に基づいて判断される発汗量や心拍数に基づいて代謝量が算出されるため、人の代謝量を精度良く算出し、これに基づいて対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

（５−７）
上記実施形態の換気機器制御装置１００では、換気制御部１４０は、代謝量の時間変化に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。

ここでは、二酸化炭素濃度が上昇／下降してから換気量を変化させるのではなく、代謝量の変化のトレンドも踏まえ、二酸化炭素濃度の変化も見越した上で換気量を変化させることができる。そのため、対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。

好ましくは、上記実施形態の換気機器制御装置１００では、換気制御部１４０は、代謝量が同一の時、代謝量が増加傾向にある場合に、代謝量が減少傾向にある場合に比べ、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を大きく調節する。

代謝量の変化が上昇／下降傾向にある時、その傾向は所定期間継続する場合が多い。ここでは、代謝量が増加傾向にある場合に換気量が大きく調節されるため、二酸化炭素濃度の過度の上昇を精度良く抑制することができる。

（５−８）
上記実施形態の換気機器制御装置１００は、距離算出部１３０を備える。距離算出部１３０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離を算出する。換気制御部１４０は、対象空間Ｓに居る人と換気機器１０との距離に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。

ここでは、対象空間Ｓに居る人と距離算出部１３０との距離に基づいて対象空間Ｓの換気量が調節されるため、その人の周り局所的な二酸化炭素濃度の上昇を抑え、換気不足の発生を抑制するとことができる。

（５−９）
上記実施形態の換気システム１は、対象空間Ｓを撮影する撮影装置２０と、対象空間Ｓの換気を行う換気機器１０と、画像取得部１１０と、代謝量算出部１２０と、換気制御部１４０と、を備える。画像取得部１１０は、撮影装置２０から撮影画像を取得する。代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の代謝量を算出する。換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量に基づいて、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節する。

ここでは、撮影画像に基づいて算出される人の代謝量に基づいて対象空間Ｓの換気量が調節されるため、対象空間Ｓの換気量を適切な換気量に精度良く近づけることができる。そして、対象空間Ｓの換気量を最適化することで、必要な換気量は確保しつつ、換気機器１０の動力や対象空間Ｓの空調負荷の増大を抑制できる。

（６）変形例
（６−１）変形例Ａ
上記実施形態では、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の、属性、動作及び状態量を判断し、これらの判断結果に基づいて代謝量を算出する。

しかし、これに限定されるものではなく、換気機器制御装置１００は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて、対象空間Ｓに居る人の、属性、動作及び状態量の一部を判断し、その判断結果に基づいて、代謝量相当量を算出してもよい。

例えば、ある人物だけが対象空間Ｓを主に利用する場合、代謝量算出部１２０は、画像取得部１１０が取得した撮影画像に基づいて人の属性を判断しなくてもよい。この場合には、代謝量算出部１２０は、人の属性は用いずに代謝量相当量を算出してもよい。また、他の例では、代謝量算出部１２０は、撮影画像に基づいて判断された対象空間Ｓに居る人の動作及び状態量の少なくとも一方と、換気機器制御装置１００に予め登録されている人の属性とを用いて代謝量相当量を算出してもよい。

また、例えば、換気機器制御装置１００は、対象空間Ｓに居る人の動作に基づいて（属性や状態量は判断せず）、活動強度を表すメッツ（metabolic equivalent）を代謝量相当量として算出してもよい。そして、換気機器制御装置１００は、算出したメッツに基づいて、対象空間Ｓの換気量を調節してもよい。

（６−２）変形例Ｂ
上記実施形態では、換気制御部１４０は、換気量の値を算出し、その換気量になるように換気機器１０を制御する。ただし、これに限定されるものではなく、換気制御部１４０は、代謝量算出部１２０により算出された代謝量等に基づいて、換気機器１０による対象空間の換気の程度（例えば、“大”、“中”、“小”の三段階）を決定し、この換気の程度が実現されるように換気機器１０を制御することで、換気機器１０による対象空間Ｓの換気量を調節してもよい。

以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

換気機器制御装置及び換気システムとして広く適用でき有用である。

１ 換気システム
１０ 換気機器
２０ 撮影装置
１００ 換気機制御装置
１１０ 画像取得部
１２０ 代謝量算出部（第１算出部）
１３０ 距離算出部（第２算出部）
１４０ 換気制御部
Ｓ 対象空間

特開平９−１８４６４９号公報

Claims (11)

1. 対象空間（Ｓ）を撮影する撮影装置（２０）から撮影画像を取得する画像取得部（１１０）と、
   前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の代謝量相当量を算出する第１算出部（１２０）と、
   前記第１算出部により算出された前記代謝量相当量に基づいて、前記対象空間の換気を行う換気機器（１０）による前記対象空間の換気量を調節する換気制御部（１４０）と、
   を備える換気機器制御装置（１００）。
2. 前記第１算出部は、前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の、年齢、性別、及び体型のうち少なくとも１つを、前記対象空間に居る人の属性として判断し、前記属性の判断結果に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項１に記載の換気機器制御装置。
3. 前記第１算出部は、前記対象空間に居る人の、年齢、性別、及び体型の全てを、前記対象空間に居る人の属性として判断し、前記属性の判断結果に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項２に記載の換気機器制御装置。
4. 前記第１算出部は、前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の非移動時の動作を判断し、前記非移動時の動作の判断結果に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の換気機器制御装置。
5. 前記第１算出部は、前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の非移動時の動作として、着座している人の動作を判断し、動作の判断結果に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項４に記載の換気機器制御装置。
6. 前記第１算出部は、前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の移動時の動作を更に判断し、前記移動時の動作の判断結果に更に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項４又は５に記載の換気機器制御装置。
7. 前記第１算出部は、前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の発汗量及び心拍数の少なくとも１つを、前記対象空間に居る人の状態量として判断し、前記状態量の判断結果に基づいて前記代謝量相当量を算出する、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の換気機器制御装置。
8. 前記換気制御部は、前記代謝量相当量の時間変化に基づいて、前記換気機器による前記対象空間の換気量を調節する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の換気機器制御装置。
9. 前記換気制御部は、前記代謝量相当量が同一の時、前記代謝量相当量が増加傾向にある場合に、前記代謝量相当量が減少傾向にある場合に比べ、前記換気機器による前記対象空間の換気量を大きく調節する、
   請求項８に記載の換気機器制御装置。
10. 前記対象空間に居る人と前記換気機器との距離を算出する第２算出部（１３０）、を更に備え、
    前記換気制御部は、前記距離に更に基づいて、前記換気機器による前記対象空間の換気量を調節する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の換気機器制御装置。
11. 対象空間（Ｓ）を撮影する撮影装置（２０）と、
    前記対象空間の換気を行う換気機器（１０）と、
    前記撮影装置から撮影画像を取得する画像取得部（１１０）と、
    前記画像取得部が取得した前記撮影画像に基づいて、前記対象空間に居る人の代謝量相当量を算出する第１算出部（１２０）と、
    前記第１算出部により算出された前記代謝量相当量に基づいて、前記換気機器による前記対象空間の換気量を調節する換気制御部（１４０）と、
    を備える換気システム（１）。

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