JP2020118449A - Pollution degree estimation device and pollution degree estimation method - Google Patents

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Yuji Ozaki
祐司 尾崎
浅利 晋一郎
Shinichiro Asari
晋一郎 浅利
遥 仲宗根
Haruka Nakasone
遥 仲宗根
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Abstract

To provide a pollution degree estimation system capable of accurately estimating the distribution of pollution degree in space.SOLUTION: A pollution degree estimation device 1 includes: air information acquisition unit 11 for acquiring air information regarding pollutants contained in air sucked by an air blower 20 in space; spatial information acquisition unit 12 that acquires spatial information about states in the space; and an estimation unit 13 that estimates the distribution of the pollution degree in the space based on the air information and the spatial information.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、屋内等の空間内の汚染度(汚染物質による汚染の危険度や不快度等)の分布を推定する汚染度推定装置及び汚染度推定方法に関する。 The present invention relates to a pollution degree estimation device and a pollution degree estimation method for estimating a distribution of a pollution degree in a space such as an indoor space (a risk degree of pollution by a pollutant, a discomfort degree, etc.).

従来、空間内の汚染物質を測定し、空間内の汚染度の分布を推定するシステムが知られている(例えば、特許文献1)。 BACKGROUND ART Conventionally, there is known a system that measures a pollutant in a space and estimates a distribution of a pollution degree in the space (for example, Patent Document 1).

特開2006−177685号公報JP, 2006-177685, A

ところで、空間内に存在する人の状態等の、空間内の状態によっては、空間内の汚染度の分布が変わってしまうことがあり、特許文献1に係るシステムのように、空間内の汚染物質を測定するだけでは、精度良く空間内の汚染度の分布を推定することは難しい。 By the way, depending on the state of the space, such as the state of a person existing in the space, the distribution of the degree of pollution in the space may change, and as in the system according to Patent Document 1, contaminants in the space may change. It is difficult to accurately estimate the distribution of pollution degree in space only by measuring.

そこで、本発明は、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる汚染度推定装置及び汚染度推定方法を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a pollution degree estimation device and a pollution degree estimation method that can accurately estimate the distribution of the pollution degree in space.

本発明の一態様に係る汚染度推定装置は、空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部と、前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部と、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定部と、を備える。 A pollution degree estimation device according to an aspect of the present invention acquires an air information acquisition unit that acquires air information regarding a pollutant contained in air sucked by a blower in a space, and a space information regarding a state in the space. A spatial information acquisition unit, and an estimation unit that estimates a distribution of the degree of pollution in the space based on the air information and the spatial information.

本発明の一態様に係る汚染度推定方法は、空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む。 A pollution degree estimation method according to an aspect of the present invention includes an air information acquisition step of acquiring air information regarding a pollutant contained in air sucked by a blower in a space, and space information related to a state in the space. It includes a spatial information acquisition step and an estimation step of estimating a distribution of a pollution degree in the space based on the air information and the spatial information.

本発明の一態様に係る汚染度推定装置及び汚染度推定方法によれば、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる。 According to the pollution degree estimation device and the pollution degree estimation method according to an aspect of the present invention, it is possible to accurately estimate the distribution of the pollution degree in space.

図1は、実施の形態に係る汚染度推定システムの一例を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of a pollution degree estimation system according to an embodiment. 図2は、施設内の空間の一例を示す上面図である。FIG. 2 is a top view showing an example of the space in the facility. 図3は、実施の形態に係る汚染度推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the pollution degree estimation device according to the embodiment. 図4Aは、空気情報及び空間情報の第1例を示す図である。FIG. 4A is a diagram showing a first example of air information and space information. 図4Bは、推定された汚染度の分布の第1例を示す図である。FIG. 4B is a diagram showing a first example of the distribution of the estimated pollution degree. 図5Aは、空気情報及び空間情報の第2例を示す図である。FIG. 5A is a diagram showing a second example of air information and space information. 図5Bは、推定された汚染度の分布の第2例を示す図である。FIG. 5B is a diagram showing a second example of the distribution of the estimated pollution degree. 図6Aは、空気情報及び空間情報の第3例を示す図である。FIG. 6A is a diagram showing a third example of air information and space information. 図6Bは、推定された汚染度の分布の第3例を示す図である。FIG. 6B is a diagram showing a third example of the distribution of the estimated pollution degree.

以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の配置および接続形態、並びに、ステップ(工程)およびステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that each of the embodiments described below shows a preferred specific example of the present invention. Therefore, the numerical values, the components, the arrangement and connection form of the components, the steps (processes), the order of the steps, and the like shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present invention. Therefore, among the constituent elements in the following embodiments, the constituent elements that are not described in the independent claims showing the highest concept of the present invention are described as arbitrary constituent elements.

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成要素については同じ符号を付している。 In addition, each drawing is a schematic view, and is not necessarily strictly illustrated. Further, in each drawing, the same constituent elements are designated by the same reference numerals.

(実施の形態)
以下、実施の形態について、図1から図6Bを用いて説明する。
(Embodiment)
Hereinafter, embodiments will be described with reference to FIGS. 1 to 6B.

[構成]
図1は、実施の形態に係る汚染度推定システム1の一例を示す構成図である。
[Constitution]
FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of a pollution degree estimation system 1 according to an embodiment.

汚染度推定システム1は、施設(住宅、オフィス、店舗、病院又は工場等)の屋内等の空間内の汚染度の分布を推定するシステムである。汚染度は、例えば、汚染物質による汚染の危険度や不快度等を示し、汚染度の高い場所は、人が感染症に感染する危険があったり、人が不快に感じたりする場所である。汚染物質は、例えば、有害物質(重金属、アスベスト等)、塵埃、病原体(ウイルス、細菌等)等であり、花粉、PM2.5、かび、芳香化合物その他の各種粒子(粉粒体、分子、原子、粒子状物質等)等であってもよい。ここでは汚染物質として主として病原体(細菌等の微生物、ウイルス等)を想定した例を用いて説明する。 The pollution degree estimation system 1 is a system for estimating the distribution of the pollution degree in a space such as an indoor space of a facility (house, office, store, hospital, factory, etc.). The degree of pollution indicates, for example, the degree of risk of contamination by contaminants, the degree of discomfort, and the like, and a place with a high degree of contamination is a place where a person may be infected with an infectious disease or a person may feel uncomfortable. Pollutants include, for example, harmful substances (heavy metals, asbestos, etc.), dust, pathogens (viruses, bacteria, etc.), pollen, PM2.5, mold, aromatic compounds and other various particles (particles, molecules, atoms). , Particulate matter, etc.) and the like. Here, description will be given using an example in which a pathogen (microorganism such as bacteria, virus, etc.) is mainly assumed as a pollutant.

汚染度推定システム1は、図1に示すように、施設内の空間内に設置された送風装置20及びセンサ30、並びに、施設内の空間内若しくは管理室等に設置された汚染度推定装置10を備える。ここで、当該空間の一例について、図2を用いて説明する。 As shown in FIG. 1, the pollution degree estimation system 1 includes a blower device 20 and a sensor 30 installed in a space in a facility, and a pollution degree estimation device 10 installed in a space in a facility or a management room. Equipped with. Here, an example of the space will be described with reference to FIG.

図2は、施設内の空間100の一例を示す上面図である。例えば、空間100の中央付近に送風装置20が設置され、空間100の隅等の空間100全体を見渡せる位置にセンサ30が設置されている。汚染度推定装置10は、空間100内には設置されていないため、図2には示されていないが、空間100内に設置されていてもよい。また、空間100は、ドア51及び窓52を有する。空間100は、汚染度推定装置10による汚染度の分布の推定の対象となる空間的領域であり、空間100内の場所毎の汚染度が推定される。なお、空間100では、人の存在及び人の行動、ドア51及び窓52の開閉、並びに、送風装置20の存在等によって汚染度の分布が変動し得る。 FIG. 2 is a top view showing an example of the space 100 in the facility. For example, the air blower 20 is installed near the center of the space 100, and the sensor 30 is installed at a position such as a corner of the space 100 overlooking the entire space 100. Although the pollution degree estimation device 10 is not installed in the space 100, it is not shown in FIG. 2, but may be installed in the space 100. In addition, the space 100 has a door 51 and a window 52. The space 100 is a spatial area for which the pollution degree estimation device 10 estimates the distribution of the pollution degree, and the pollution degree for each place in the space 100 is estimated. In the space 100, the distribution of the degree of pollution may change due to the presence and behavior of people, the opening and closing of the door 51 and the window 52, the presence of the blower 20, and the like.

送風装置20は、空間100内の空気を吸い込む機能を有する空気清浄機等の送風装置である。また、送風装置20は、センサ21を有する。センサ21は、例えば空気質センサであり、吸い込んだ空気の汚れや汚染物質の有無をセンシングする。送風装置20は、例えば通信インタフェース(通信回路等)を有し、センシングにより得られる情報及び送風装置20の動作状態を、汚染度推定装置10に送信する。 The air blower 20 is an air blower such as an air cleaner having a function of sucking the air in the space 100. Further, the blower device 20 has a sensor 21. The sensor 21 is, for example, an air quality sensor, and senses the presence or absence of dirt or contaminants in the sucked air. The blower device 20 has, for example, a communication interface (communication circuit or the like), and transmits information obtained by sensing and the operating state of the blower device 20 to the pollution degree estimation device 10.

センサ30は、空間100内の状態をセンシングするセンサであり、例えばカメラである。センサ30(カメラ)は、空間100の撮影により得られる画像を取得する。センサ30は、例えば通信インタフェース(通信回路等)を有し、当該画像を、汚染度推定装置10に送信する。 The sensor 30 is a sensor that senses a state in the space 100, and is, for example, a camera. The sensor 30 (camera) acquires an image obtained by photographing the space 100. The sensor 30 has, for example, a communication interface (communication circuit or the like), and transmits the image to the pollution degree estimation device 10.

汚染度推定装置10は、プロセッサ(マイクロプロセッサ)、メモリ、通信インタフェース(通信回路等)、ユーザインタフェース等を含むコンピュータである。ユーザインタフェースは、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)等のディスプレイ、及び、キーボード、タッチパネル等の入力装置を含む。メモリは、ROM、RAM等であり、例えば不揮発性メモリを含んでいてもよい。プロセッサは、メモリに格納されたプログラムを実行することにより通信インタフェース、ディスプレイ等を制御する処理を行う。メモリには、プロセッサにその処理を実行させるためのプログラムが格納されている。汚染度推定装置10は、ハードディスク装置等を含んでもよい。 The pollution degree estimation device 10 is a computer including a processor (microprocessor), a memory, a communication interface (communication circuit, etc.), a user interface, and the like. The user interface includes, for example, a display such as an LCD (Liquid Crystal Display), and an input device such as a keyboard and a touch panel. The memory is a ROM, a RAM, or the like, and may include, for example, a non-volatile memory. The processor executes a program stored in the memory to control the communication interface, the display, and the like. A program for causing the processor to execute the processing is stored in the memory. The pollution degree estimation device 10 may include a hard disk device or the like.

上述のハードウェア構成を備える汚染度推定装置10は、汚染度の分布の推定を行うための機能ブロック(機能面での構成要素)として、図1に示すように、空気情報取得部11、空間情報取得部12、推定部13、及び、出力部14を備える。空気情報取得部11、空間情報取得部12、推定部13、及び、出力部14は、例えば、メモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサ等により実現されるが、マイクロコンピュータ又は専用回路等により実現されてもよい。以下、これらの各構成要素について説明する。 As shown in FIG. 1, the pollution degree estimation device 10 having the above-described hardware configuration includes an air information acquisition unit 11 and a space as functional blocks (components in terms of function) for estimating the distribution of the pollution degree. The information acquisition unit 12, the estimation unit 13, and the output unit 14 are provided. The air information acquisition unit 11, the spatial information acquisition unit 12, the estimation unit 13, and the output unit 14 are realized by, for example, a processor that executes a program stored in a memory, but are realized by a microcomputer or a dedicated circuit or the like. May be done. Hereinafter, each of these components will be described.

空気情報取得部11は、センサ21(空気質センサ)によって得られる情報を解析し、空間100内の空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する。空気情報の詳細については、後述する図4Aで説明する。 The air information acquisition unit 11 analyzes the information obtained by the sensor 21 (air quality sensor) and acquires the air information regarding the pollutants contained in the air in the space 100. Details of the air information will be described later with reference to FIG. 4A.

空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)によって空間100内を撮影した画像(つまり撮影により得られる画像)を、既存の画像認識等を利用して解析することにより、空間100内の状態に関する空間情報を取得する。このとき、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)で空間100を数秒間、数分間等の一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して空間情報を取得する。また、空間情報取得部12は、例えば入力装置を介してユーザ(施設の管理者、利用者等)による入力を受け付けることにより、空間情報を取得する。また、空間情報取得部12は、送風装置20から送風装置20の動作状態に関する情報を取得する。空間情報の詳細については、後述する図4Aで説明する。 The spatial information acquisition unit 12 analyzes the image captured in the space 100 by the sensor 30 (camera) (that is, the image obtained by the capturing) by using the existing image recognition or the like, and thereby relates to the state in the space 100. Get spatial information. At this time, the spatial information acquisition unit 12 acquires spatial information by analyzing an image group obtained by repeatedly capturing an image of the space 100 by the sensor 30 (camera) at regular intervals such as a few seconds and a few minutes. Further, the spatial information acquisition unit 12 acquires the spatial information by receiving an input from a user (a facility manager, a user, etc.) via an input device, for example. In addition, the spatial information acquisition unit 12 acquires from the blower device 20 information regarding the operating state of the blower device 20. Details of the spatial information will be described later with reference to FIG. 4A.

推定部13は、空気情報取得部11により取得された空気情報と空間情報取得部12により取得された空間情報とに基づいて、空間100内の汚染度の分布を推定する。推定部13による汚染度の分布の推定は、例えば、推定した汚染度の分布をメモリ、ハードディスク等の記憶媒体に書き込むこと等によって実現される。この推定部13による推定結果は、出力部14によって利用される。推定部13の動作の詳細及び推定結果の例については、後述する図2から図5Bで説明する。 The estimation unit 13 estimates the distribution of the pollution degree in the space 100 based on the air information acquired by the air information acquisition unit 11 and the spatial information acquired by the spatial information acquisition unit 12. The estimation of the contamination degree distribution by the estimation unit 13 is realized by, for example, writing the estimated contamination degree distribution in a storage medium such as a memory or a hard disk. The estimation result by the estimation unit 13 is used by the output unit 14. Details of the operation of the estimation unit 13 and an example of the estimation result will be described later with reference to FIGS. 2 to 5B.

出力部14は、推定部13によって推定された汚染度の分布を示す汚染度情報をディスプレイ等のユーザインタフェースへ出力する。また、例えば、出力部14は、汚染度情報を、通信インタフェースを介してスマートフォン、タブレット等の携帯端末へ出力してもよい。 The output unit 14 outputs the pollution degree information indicating the distribution of the pollution degree estimated by the estimation unit 13 to a user interface such as a display. Further, for example, the output unit 14 may output the pollution degree information to a mobile terminal such as a smartphone or a tablet via a communication interface.

[動作]
次に、汚染度推定装置10の動作について図3から図6Bを用いて説明する。
[motion]
Next, the operation of the pollution degree estimation device 10 will be described with reference to FIGS. 3 to 6B.

図3は、実施の形態に係る汚染度推定装置10の動作の一例を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the pollution degree estimation device 10 according to the embodiment.

空気情報取得部11は、空気情報を取得する(ステップS11)。また、空間情報取得部12は、空間情報を取得する(ステップS12)。なお、ステップS11での処理が行われてからステップS12での処理が行われてもよいし、ステップS12での処理が行われてからステップS11での処理が行われてもよい。ここで、空気情報及び空間情報について、図4Aを用いて説明する。 The air information acquisition unit 11 acquires air information (step S11). In addition, the spatial information acquisition unit 12 acquires spatial information (step S12). The process of step S11 may be performed before the process of step S12 may be performed, or the process of step S12 may be performed before the process of step S11. Here, the air information and the space information will be described with reference to FIG. 4A.

図4Aは、空気情報及び空間情報の第1例を示す図である。 FIG. 4A is a diagram showing a first example of air information and space information.

空気情報は、汚染物質のゲノム情報(マイクロバイオーム情報)を含み、空気情報取得部11は、センサ21によってサンプリングされた汚染物質のゲノム情報に基づいて、当該汚染物質の種類を分析する。例えば、汚染物質がaウイルスであると分析されたとする。 The air information includes genome information (microbiome information) of the pollutant, and the air information acquisition unit 11 analyzes the type of the pollutant based on the genome information of the pollutant sampled by the sensor 21. For example, suppose the contaminant is analyzed to be a virus.

空間情報は、空間100に存在する人に関する情報を含み、具体的には、空間100に存在する人の有無に関する情報、人数に関する情報、当該人の属性情報及び当該人の行動に関する情報を含む。空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)による撮影により得られた画像を解析することで、空間100に人が1人存在していることを示す人の有無に関する情報を取得する。また、空間情報取得部12は、例えば、入力装置を介して当該人の通院履歴等が入力されることで、風邪で通院していることを示す当該人の属性情報を取得する。また、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)で空間100を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、人が空間100における位置p1に10分間滞在していることを示す人の行動に関する情報を取得する。 The space information includes information about a person existing in the space 100, and specifically includes information about the presence/absence of a person existing in the space 100, information about the number of people, attribute information of the person, and information about the behavior of the person. The spatial information acquisition unit 12 analyzes the image obtained by photographing with the sensor 30 (camera) to acquire information regarding the presence or absence of a person indicating that one person exists in the space 100. In addition, the spatial information acquisition unit 12 acquires the attribute information of the person indicating that he is hospitalized due to a cold, for example, by inputting the visit history of the person or the like via an input device. The spatial information acquisition unit 12 analyzes a group of images obtained by repeatedly capturing the space 100 with the sensor 30 (camera) at regular intervals, and a person stays at the position p1 in the space 100 for 10 minutes. Acquire information about the behavior of a person who indicates that.

また、空間情報は、空間100に存在するドア51又は窓52の開閉に関する情報を含み、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)で空間100を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、特定の期間におけるドア51又は窓52の開閉の回数を取得する。例えば、空間情報取得部12は、特定の期間において窓52の開閉の回数が1回、ドア51の開閉の回数が20回であることを示す開閉に関する情報を取得したとする。 Further, the spatial information includes information regarding opening and closing of the door 51 or the window 52 existing in the space 100, and the spatial information acquisition unit 12 is obtained by repeatedly photographing the space 100 with the sensor 30 (camera) at regular intervals. The image group is analyzed to acquire the number of times the door 51 or the window 52 has been opened and closed in a specific period. For example, it is assumed that the spatial information acquisition unit 12 acquires information about opening and closing, which indicates that the window 52 is opened and closed once and the door 51 is opened and closed 20 times in a specific period.

また、空間情報は、空間100に存在する送風装置20に関する情報を含み、具体的には、送風装置20の種類に関する情報、送風装置20の空間100での位置に関する情報及び送風装置20の動作状態に関する情報を含む。例えば、汚染度推定装置10のメモリには、送風装置20の種類に関する情報として、送風装置20が空気清浄機であることを示す情報が予め記憶されているとする。これにより、空間情報取得部12は、送風装置20が空気清浄機であることを示す送風装置20の種類に関する情報を取得する。また、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)による撮影により得られた画像を解析することで、送風装置20(空気清浄機)が位置p2にあることを示す送風装置20の空間100での位置に関する情報を取得する。また、空間情報取得部12は、送風装置20(空気清浄機)から空気を清浄する動作をしていることを示す送風装置20の動作状態に関する情報を取得する。 In addition, the space information includes information on the blower device 20 existing in the space 100, and specifically, information on the type of the blower device 20, information on the position of the blower device 20 in the space 100, and an operating state of the blower device 20. Contains information about. For example, it is assumed that, in the memory of the pollution degree estimation device 10, information indicating that the blower device 20 is an air cleaner is stored in advance as information regarding the type of the blower device 20. As a result, the spatial information acquisition unit 12 acquires information regarding the type of the blower device 20 indicating that the blower device 20 is an air purifier. In addition, the space information acquisition unit 12 analyzes the image obtained by the image capturing by the sensor 30 (camera), and in the space 100 of the air blower 20 indicating that the air blower 20 (air purifier) is at the position p2. Get information about the location of. In addition, the spatial information acquisition unit 12 acquires, from the air blower 20 (air purifier), information regarding the operating state of the air blower 20 that indicates that the air blower 20 is operating to clean the air.

このように、空気情報取得部11及び空間情報取得部12は、送風装置20(センサ21)、センサ30及び入力装置に入力された情報に基づいて、空気情報及び空間情報を取得する。 In this way, the air information acquisition unit 11 and the space information acquisition unit 12 acquire the air information and the space information based on the information input to the blower device 20 (sensor 21), the sensor 30, and the input device.

次に、推定部13は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間内の汚染度の分布を推定する(ステップS13)。具体的には、推定部13は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する。例えば、空気に含まれる汚染物質が人への危険度の高いものの場合、空間100全体の汚染度は高くなると推定できる。また、例えば、人は、ウイルスに感染しているとき等には、汚染源となり得ることがあり、当該人が滞在している領域周辺や当該人がくしゃみをしたときに向いていた方向における領域は、汚染度が高くなると推定できる。また、例えば、ドア51又は窓52はウイルス等の汚染物質が侵入し得る場所であり、開閉の回数が多くなるほどドア51又は窓52の周辺は汚染度が高くなると推定できる。なお、汚染度推定装置10が備えるメモリには、ドア51又は窓52の大きさを示す情報が記憶されていてもよく、当該大きさにも応じてドア51又は窓52の周辺の汚染度が推定されてもよい。また、例えば、空気清浄機は、空気清浄機周辺のウイルス等の汚染物質を除去でき、空気清浄機周辺の汚染度は低くなると推定できる。このように、推定部13は、これらの情報を含む空気情報及び空間情報に基づいて、空間100内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する。 Next, the estimation unit 13 estimates the distribution of the pollution degree in the space based on the air information and the space information (step S13). Specifically, the estimation unit 13 estimates the distribution of the pollution degree on the surface of the air and the object in the space based on the air information and the space information. For example, when the pollutants contained in the air are highly dangerous to humans, it can be estimated that the pollution level of the entire space 100 is high. Also, for example, a person may be a source of pollution when infected with a virus, and the area around the area where the person is staying or the area in the direction in which the person was facing when sneezing It can be estimated that the degree of pollution will increase. Further, for example, the door 51 or the window 52 is a place where a contaminant such as a virus can enter, and it can be estimated that the more the number of times the door is opened and closed, the higher the degree of pollution around the door 51 or the window 52. Information indicating the size of the door 51 or the window 52 may be stored in the memory included in the pollution degree estimation device 10, and the pollution degree around the door 51 or the window 52 may be stored according to the size. It may be estimated. Further, for example, the air purifier can remove contaminants such as viruses around the air purifier, and it can be estimated that the degree of pollution around the air purifier is low. In this way, the estimation unit 13 estimates the distribution of the degree of pollution on the surface of the air and the object in the space 100 based on the air information and the space information including these pieces of information.

なお、空間100内に存在する物体(例えばカーペット、フローリング、テーブル、椅子等)の表面における汚染度の分布は、空気における汚染度の分布及び当該物体の表面の特性(例えばウイルス等の汚染物質の付着のしやすさに関する特性)に基づいて推定できる。例えば、汚染度推定装置10が備えるメモリには、空間100内に存在する物体の表面の特性が予め記憶されているとする。これにより、推定部13は、例えば、空間100内に存在する各物体の周囲の空気における汚染度の分布に対して各物体の表面のウイルス等の汚染物質の付着のしやすさを係数として重み付けをすることで、物体の表面における汚染度の分布を推定できる。 The distribution of the degree of pollution on the surface of an object (for example, carpet, flooring, table, chair, etc.) existing in the space 100 is the distribution of the degree of pollution in the air and the surface characteristics of the object (for example, contaminants such as viruses). It can be estimated based on the characteristics regarding the ease of adhesion). For example, it is assumed that the characteristics of the surface of the object existing in the space 100 are stored in advance in the memory included in the pollution degree estimation device 10. As a result, the estimation unit 13 weights the distribution of the pollution degree in the air around each object existing in the space 100, for example, using the easiness of adhesion of contaminants such as viruses on the surface of each object as a coefficient. The distribution of the pollution degree on the surface of the object can be estimated by performing.

次に、推定部13による空間100内の汚染度の分布の推定結果について、図4Bを用いて説明する。なお、以下では、空間100内の空気における汚染度の分布の推定結果について説明するが、物体の表面における汚染度の分布については、空気における汚染度の分布に基づいて同様に推定することができるため、説明を省略する。 Next, the estimation result of the distribution of the pollution degree in the space 100 by the estimation unit 13 will be described with reference to FIG. 4B. In addition, below, although the estimation result of the distribution of the pollution degree in the air in the space 100 will be described, the distribution of the pollution degree on the surface of the object can be similarly estimated based on the distribution of the pollution degree in the air. Therefore, the description is omitted.

図4Bは、推定された汚染度の分布の第1例を示す図である。図4Bに示されるグレースケールは、色が濃いほど汚染度が高いことを意味している。なお、後述する図5B及び図6Bにおいても同様である。 FIG. 4B is a diagram showing a first example of the distribution of the estimated pollution degree. The gray scale shown in FIG. 4B means that the darker the color, the higher the pollution degree. The same applies to FIGS. 5B and 6B described later.

図4Bは、図4Aに示される空気情報及び空間情報に基づいて推定された空間100内の空気における汚染度の分布を示しており、二次元マップを用いて汚染度の分布が表現されている。なお、三次元マップ等を用いて汚染度の分布が表現されてもよい。aウイルスは、例えば人への危険度の低いウイルスであり、空間100内の汚染度は全体的に低くなっている。風邪での通院履歴のある人40が10分間滞在している場所周辺の汚染度は高くなっている。ドア51の開閉回数は多く、窓52の開閉回数は少ないため、ドア51の周辺の汚染度は高く、窓52の周辺の汚染度は低くなっている。清浄動作中の送風装置20(空気清浄機)が設置されている場所周辺の汚染度は低くなっている。このようにして、上述したような空間100内の汚染度の分布の推定結果が得られる。 FIG. 4B shows the distribution of the pollution degree in the air in the space 100 estimated based on the air information and the space information shown in FIG. 4A, and the distribution of the pollution degree is expressed using a two-dimensional map. .. Note that the distribution of the pollution degree may be expressed using a three-dimensional map or the like. The a virus is, for example, a virus having a low risk to humans, and the degree of contamination in the space 100 is low as a whole. The degree of pollution around the place where a person 40 who has a history of visiting a cold stays for 10 minutes is high. Since the number of times the door 51 is opened and closed is large and the number of times the window 52 is opened and closed is small, the degree of pollution around the door 51 is high and the degree of pollution around the window 52 is low. The degree of pollution around the place where the blower 20 (air purifier) during the cleaning operation is installed is low. In this way, the estimation result of the distribution of the pollution degree in the space 100 as described above is obtained.

そして、出力部14は、推定部13によって推定された汚染度の分布を示す汚染度情報をディスプレイ、携帯端末等に出力する(ステップS14)。例えば、図4Bに示されるような画像をディスプレイ、携帯端末等に出力し、ディスプレイ、携帯端末等は、当該画像を表示する。また出力部14は、汚染対策機器に汚染度情報を出力してもよい。汚染対策機器は、空間100内に配置され、汚染を予防或いは汚染された領域を清浄化する等の汚染対策機能を有する機器であり、例えば除菌機能を有する物質等を空間100内に散布する。当該物質は、例えば、次亜塩素酸、過酸化水素若しくは二酸化塩素を含む薬剤、または、ナノイー(登録商標)等の除菌イオン等を含むガス等である。汚染対策機器は、空間100内の汚染度の高い場所の除菌等をするために、汚染度情報に基づいて当該物質の濃度や散布方向等を制御する。 Then, the output unit 14 outputs the pollution degree information indicating the distribution of the pollution degree estimated by the estimation unit 13 to a display, a mobile terminal, or the like (step S14). For example, the image as shown in FIG. 4B is output to the display, the mobile terminal, etc., and the display, the mobile terminal, etc. displays the image. Further, the output unit 14 may output the pollution degree information to the pollution countermeasure device. The pollution control device is a device that is disposed in the space 100 and has a pollution control function such as preventing pollution or cleaning a contaminated area. For example, a substance having a sterilizing function is sprayed in the space 100. .. The substance is, for example, a drug containing hypochlorous acid, hydrogen peroxide or chlorine dioxide, or a gas containing disinfecting ions such as NanoE (registered trademark). The pollution control device controls the concentration, spraying direction, etc. of the substance based on the pollution level information in order to remove bacteria in a highly polluted place in the space 100.

なお、図4Aに示される空気情報及び空間情報、並びに、図4Bに示される推定結果は一例であり、以下ではその他の例について説明する。 The air information and the space information shown in FIG. 4A, and the estimation result shown in FIG. 4B are examples, and other examples will be described below.

図5Aは、空気情報及び空間情報の第2例を示す図である。図5Bは、推定された汚染度の分布の第2例を示す図である。図5Aに示される空気情報及び空間情報の第2例は、図4Aに示される第1例と比べて、空気情報に含まれる汚染物質が異なる。その他の点については、図4Aに示される第1例と同じであるため説明は省略する。 FIG. 5A is a diagram showing a second example of air information and space information. FIG. 5B is a diagram showing a second example of the distribution of the estimated pollution degree. The second example of the air information and the spatial information shown in FIG. 5A differs from the first example shown in FIG. 4A in the pollutants contained in the air information. The other points are the same as those of the first example shown in FIG. 4A, and the description thereof will be omitted.

図5Aに示されるように、汚染物質がbウイルスであると分析されたとする。bウイルスは、例えば、aウイルスよりも人への危険度の高いウイルスである。したがって、図5Bに示されるように、第2例における空間100内の汚染度の分布の推定結果では、第1例と比べて汚染度が全体的に高くなっている。 Suppose the contaminant was analyzed to be the b virus, as shown in Figure 5A. The b virus is, for example, a virus having a higher risk to humans than the a virus. Therefore, as shown in FIG. 5B, in the estimation result of the distribution of the pollution degree in the space 100 in the second example, the pollution degree is generally higher than that in the first example.

図6Aは、空気情報及び空間情報の第3例を示す図である。図6Bは、推定された汚染度の分布の第3例を示す図である。図6Aに示される空気情報及び空間情報の第3例は、図4Aに示される第1例と比べて、空間情報に含まれる人の属性情報及び行動情報が異なる。その他の点については、図4Aに示される第1例と同じであるため説明は省略する。 FIG. 6A is a diagram showing a third example of air information and space information. FIG. 6B is a diagram showing a third example of the distribution of the estimated pollution degree. The third example of the air information and the spatial information shown in FIG. 6A is different from the first example shown in FIG. 4A in the attribute information and the action information of the person included in the spatial information. The other points are the same as those of the first example shown in FIG. 4A, and the description thereof will be omitted.

空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)による撮影により得られた画像を解析することで、空間100内に存在している人40が成人男性であることを示す属性情報を取得する。また、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)で空間100を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、人40が空間100における位置p3でくしゃみをしていることを示す人の行動に関する情報を取得する。このとき、空間情報取得部12は、人40の向いている方向に関する情報も取得する。なお、センサ30は、マイクを有していてもよく、空間情報取得部12は、マイクにより得られた音声を解析することで、人40がくしゃみをしていることの認識の精度を上げてもよい。これにより、図6Bに示されるように、第3例における空間100内の汚染度の分布の推定結果では、人40の前方方向における領域の汚染度が高くなっている。なお、くしゃみによる汚染物質の飛散距離は肺活量に依存するため、人40の前方方向における領域の大きさは成人男性の肺活量に応じた大きさとなっている。 The spatial information acquisition unit 12 analyzes the image obtained by shooting with the sensor 30 (camera) to acquire attribute information indicating that the person 40 existing in the space 100 is an adult male. Further, the spatial information acquisition unit 12 analyzes an image group obtained by repeatedly capturing the space 100 with the sensor 30 (camera) at regular intervals, and the person 40 is sneezing at the position p3 in the space 100. Acquire information about the behavior of a person who indicates that. At this time, the spatial information acquisition unit 12 also acquires information regarding the direction in which the person 40 is facing. The sensor 30 may have a microphone, and the spatial information acquisition unit 12 analyzes the voice obtained by the microphone to improve the accuracy of recognition that the person 40 is sneezing. Good. As a result, as shown in FIG. 6B, in the estimation result of the distribution of the pollution degree in the space 100 in the third example, the pollution degree in the region in the front direction of the person 40 is high. Since the scattering distance of pollutants due to sneezing depends on the vital capacity, the size of the region in the front direction of the person 40 is the size corresponding to the vital capacity of the adult male.

[効果等]
以上説明したように、本実施の形態に係る汚染度推定装置10は、空間100内において送風装置20が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部11と、空間100内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部12と、空気情報と空間情報とに基づいて、空間100内の汚染度の分布を推定する推定部13と、を備える。
[Effects, etc.]
As described above, the pollution degree estimation device 10 according to the present embodiment includes the air information acquisition unit 11 that acquires the air information regarding the pollutants contained in the air sucked by the blower device 20 in the space 100, and the space 100. A spatial information acquisition unit 12 that acquires spatial information regarding the state of the interior, and an estimation unit 13 that estimates the distribution of the pollution degree in the space 100 based on the air information and the spatial information.

これにより、汚染物質に関する空気情報だけでなく、空間100内の状態(例えば、空間100内に存在する人40の状態等)に関する空間情報にも基づいて、空間100内の汚染度の分布を推定するため、空間100内の汚染度の分布を精度良く推定できる。例えば、空間100内の汚染度の分布の推定の精度が上がることで、推定結果に応じた制御が可能な汚染対策機器等によって、汚染度の高い場所を精度良く除菌等できる。また、従来は、空間100内の汚染度の分布を精度良く推定するためには、空間100内の各場所における汚染物質を採取・培養する必要があったが、本発明によれば、空間100内の汚染度の分布を容易に精度良く推定できる。 Thereby, the distribution of the pollution degree in the space 100 is estimated based on not only the air information about the pollutants but also the space information about the state in the space 100 (for example, the state of the person 40 existing in the space 100). Therefore, the distribution of the pollution degree in the space 100 can be accurately estimated. For example, by increasing the accuracy of estimating the distribution of the pollution degree in the space 100, it is possible to accurately sterilize a place having a high pollution degree by a pollution countermeasure device or the like that can be controlled according to the estimation result. Further, conventionally, in order to accurately estimate the distribution of the pollution degree in the space 100, it was necessary to collect and incubate the pollutants at each place in the space 100, but according to the present invention, the space 100 is collected. It is possible to easily and accurately estimate the distribution of the degree of pollution inside.

また、推定部13は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間100内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定してもよい。 In addition, the estimation unit 13 may estimate the distribution of the pollution degree on the surface of the air and the object in the space 100 based on the air information and the space information.

これにより、空気中の汚染度の高い場所だけでなく、物体の表面における汚染度の高い場所をユーザ(施設の管理者、利用者等)に認識させたり、精度良く除菌したりすることができる。 As a result, it is possible not only to let the user (facility manager, user, etc.) recognize not only highly polluted places in the air but also highly polluted places on the surface of the object, and to sterilize them with high precision. it can.

また、汚染度推定装置10は、さらに、汚染度の分布を出力する出力部14を備えていてもよい。 The pollution degree estimation device 10 may further include an output unit 14 that outputs the distribution of the pollution degree.

これにより、汚染度の分布をディスプレイ等に表示したり、汚染度の分布に応じて汚染対策機器等の制御をしたりできる。 Thereby, the distribution of the pollution degree can be displayed on the display or the like, and the pollution countermeasure device or the like can be controlled according to the distribution of the pollution degree.

また、空間情報は、空間100内に存在する人40に関する情報を含んでいてもよい。 The spatial information may also include information about the person 40 existing in the space 100.

これにより、空間100内に存在する人40の影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 Thereby, the distribution of the pollution degree affected by the person 40 existing in the space 100 can be estimated.

また、人40に関する情報は、空間100内に存在する人40の属性情報を含んでいてもよい。 The information about the person 40 may include attribute information of the person 40 existing in the space 100.

これにより、空間100内に存在する人40の属性情報に影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 Thereby, the distribution of the pollution degree affected by the attribute information of the person 40 existing in the space 100 can be estimated.

また、人40に関する情報は、空間100内に存在する人40の行動に関する情報を含んでいてもよい。 The information about the person 40 may include information about the behavior of the person 40 existing in the space 100.

これにより、空間100内に存在する人40の行動により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 Thereby, the distribution of the pollution degree affected by the action of the person 40 existing in the space 100 can be estimated.

また、空間情報は、空間100内に存在するドア51又は窓52の開閉に関する情報を含んでいてもよい。 Further, the space information may include information regarding opening/closing of the door 51 or the window 52 existing in the space 100.

これにより、空間100内に存在するドア51又は窓52の開閉により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。例えば、ドア51又は窓52の開閉が多いほど、ドア51又は窓52周辺の汚染度が高くなると推定できる。 Accordingly, it is possible to estimate the distribution of the pollution degree affected by the opening and closing of the door 51 or the window 52 existing in the space 100. For example, it can be estimated that the more the door 51 or the window 52 is opened and closed, the higher the degree of pollution around the door 51 or the window 52 is.

また、空間情報は、空間100内に存在する送風装置20に関する情報を含んでいてもよい。 Further, the space information may include information about the blower device 20 existing in the space 100.

これにより、空間100内に存在する送風装置20の影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 Thereby, the distribution of the pollution degree affected by the blower device 20 existing in the space 100 can be estimated.

また、送風装置20に関する情報は、送風装置20の種類に関する情報を含んでいてもよい。 Further, the information regarding the blower device 20 may include information regarding the type of the blower device 20.

これにより、空間100内に存在する送風装置20の種類により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 This makes it possible to estimate the distribution of the pollution degree affected by the type of the blower device 20 existing in the space 100.

また、送風装置20に関する情報は、送風装置20の空間100での位置に関する情報を含んでいてもよい。 Further, the information regarding the blower device 20 may include information regarding the position of the blower device 20 in the space 100.

これにより、空間100内に存在する送風装置20の位置により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。 This makes it possible to estimate the distribution of the degree of pollution affected by the position of the blower device 20 existing in the space 100.

また、送風装置20に関する情報は、送風装置20の動作状態に関する情報を含んでいてもよい。 Further, the information regarding the blower device 20 may include information regarding the operating state of the blower device 20.

これにより、空間100内に存在する送風装置20の動作状態により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。例えば、送風装置20の種類が空気清浄機の場合、動作中の送風装置20周辺の汚染度が低くなると推定できる。 This makes it possible to estimate the distribution of the degree of pollution affected by the operating state of the blower device 20 existing in the space 100. For example, when the type of the air blower 20 is an air purifier, it can be estimated that the degree of pollution around the air blower 20 in operation is low.

また、空気情報は、汚染物質のゲノム情報を含んでいてもよい。 Further, the air information may include genomic information of pollutants.

これにより、汚染物質の種類を分析でき、汚染度の分布をより精度良く推定できる。 As a result, the type of pollutant can be analyzed, and the distribution of the pollution degree can be estimated more accurately.

また、空間情報は、カメラによる空間100の撮影により得られる画像に基づく情報であってもよい。 Further, the spatial information may be information based on an image obtained by photographing the space 100 with a camera.

これにより、カメラにより得られる画像を解析することで、空間100内の存在する人40、ドア51、窓52の状態を認識しやすくなる。 This makes it easier to recognize the states of the person 40, the door 51, and the window 52 existing in the space 100 by analyzing the image obtained by the camera.

(その他の実施の形態)
以上、実施の形態に係る汚染度推定装置10について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
(Other embodiments)
The pollution degree estimation device 10 according to the embodiment has been described above, but the present invention is not limited to the above embodiment.

例えば、上記実施の形態では、センサ30は、カメラであったが、人感センサ等であってもよい。この場合であっても、空間情報取得部12は、人の有無、人の人数に関する情報を取得できる。 For example, although the sensor 30 is a camera in the above embodiment, it may be a human sensor or the like. Even in this case, the spatial information acquisition unit 12 can acquire information regarding the presence or absence of people and the number of people.

また、例えば、上記実施の形態では、送風装置20は、空気清浄機であったが、エアコン等であってもよい。この場合、空間情報取得部12は、送風装置20の動作状態に関する情報として、送風装置20の送風方向、出力強度等に関する情報を取得する。汚染度の分布は、空間100における気流に応じて変化し得るため、推定部13は、例えば、送風装置20の送風方向、出力強度等に応じた気流に沿って汚染度が高くなっているような汚染度の分布を推定できる。また、空間100内には、複数の送風装置が設置されていてもよく、複数の送風装置のうちの少なくとも1つがセンサ21を備えていればよい。 Further, for example, in the above embodiment, the air blower 20 is an air purifier, but may be an air conditioner or the like. In this case, the spatial information acquisition unit 12 acquires, as the information on the operating state of the air blower 20, information on the air blow direction, the output intensity, etc. of the air blower 20. Since the distribution of the pollution degree may change according to the airflow in the space 100, the estimation unit 13 may increase the pollution degree along the airflow according to, for example, the blowing direction of the blower device 20, the output intensity, and the like. The distribution of various pollution levels can be estimated. Further, a plurality of blowers may be installed in the space 100, and it is sufficient that at least one of the blowers has the sensor 21.

また、例えば、上記実施の形態では、人の属性情報には、通院履歴、年齢(年代)又は性別等が含まれていたが、身長、体重、生活習慣又は遺伝情報等が含まれていてもよい。例えば、空間情報取得部12は、センサ30(カメラ)による撮影により得られた画像を解析することで、当該人の身長又は体重に関する属性情報を取得できる。また、例えば、空間情報取得部12は、入力装置を介して当該人の生活習慣又は遺伝情報が入力されることで、当該人の生活習慣又は遺伝情報に関する属性情報を取得できる。 Further, for example, in the above-mentioned embodiment, the attribute information of a person includes a history of hospital visits, age (age), sex, etc., but may include height, weight, lifestyle or genetic information, etc. Good. For example, the spatial information acquisition unit 12 can acquire attribute information regarding the height or weight of the person by analyzing the image obtained by the image pickup by the sensor 30 (camera). Further, for example, the spatial information acquisition unit 12 can acquire attribute information relating to the lifestyle or genetic information of the person by inputting the lifestyle or genetic information of the person via the input device.

また、例えば、上記実施の形態では、人の行動に関する情報には、人の位置、滞在時間、滞在場所(接触場所)又はくしゃみ等の行動に関する情報が含まれていたが、動線に関する情報が含まれていてもよい。推定部13は、当該動線に沿って汚染度が高くなっているような汚染度の分布を推定できる。 In addition, for example, in the above-described embodiment, the information about the behavior of the person includes information about the behavior of the person, the stay time, the stay place (contact place), the sneeze, etc. May be included. The estimation unit 13 can estimate the distribution of the pollution level such that the pollution level is high along the flow line.

また、例えば、推定部13は、空気情報及び空間情報に加え、さらに、疫学モデルに基づいて、空間100内の汚染度の分布を推定してもよい。例えば、空気情報取得部11が取得した空気情報に対して疫学モデル又は数理モデルが適用されることで、汚染度の分布が推定されてもよい。これにより、空間100内の汚染度の分布をより精度良く推定できる。 Further, for example, the estimation unit 13 may estimate the distribution of the pollution degree in the space 100 based on the epidemiological model in addition to the air information and the space information. For example, the distribution of the pollution degree may be estimated by applying an epidemiological model or a mathematical model to the air information acquired by the air information acquisition unit 11. Thereby, the distribution of the pollution degree in the space 100 can be estimated more accurately.

また、例えば、上記実施の形態で示した汚染度推定装置10は、機能の一部を、汚染度推定装置10と通信可能な外部装置(例えばサーバ等)に分担させてもよいし、汚染度推定装置10が外部装置であってもよい。 Further, for example, the pollution degree estimation device 10 described in the above embodiment may share a part of the function with an external device (for example, a server or the like) capable of communicating with the pollution degree estimation device 10, or the pollution degree. The estimation device 10 may be an external device.

また、本発明は、汚染度推定装置として実現できるだけでなく、汚染度推定装置を構成する各構成要素が行うステップ(処理)を含む方法として実現できる。 Further, the present invention can be realized not only as a pollution degree estimation device but also as a method including steps (processes) performed by the respective constituent elements of the pollution degree estimation device.

具体的には、汚染度推定方法は、空間100内において送風装置20が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、空間100内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、空気情報と空間情報とに基づいて、空間100内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む。 Specifically, in the pollution degree estimation method, an air information acquisition step of acquiring air information about a pollutant contained in the air sucked by the blower 20 in the space 100, and a space information about a state of the space 100. It includes a spatial information acquisition step and an estimation step of estimating a pollution degree distribution in the space 100 based on the air information and the spatial information.

これにより、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる汚染度推定方法を提供できる。 Accordingly, it is possible to provide a pollution degree estimation method capable of accurately estimating the distribution of the pollution degree in space.

例えば、それらのステップは、コンピュータ(コンピュータシステム)によって実行されてもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したCD−ROM等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。 For example, those steps may be performed by a computer (computer system). Then, the present invention can be realized as a program for causing a computer to execute the steps included in those methods. Further, the present invention can be realized as a non-transitory computer-readable recording medium such as a CD-ROM in which the program is recorded.

例えば、本発明が、プログラム(ソフトウェア)で実現される場合には、コンピュータのCPU、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、CPUがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。 For example, when the present invention is implemented by a program (software), each step is executed by executing the program by utilizing hardware resources such as a CPU, a memory and an input/output circuit of a computer. .. That is, each step is executed by the CPU acquiring data from the memory or the input/output circuit or the like and performing the operation or outputting the operation result to the memory or the input/output circuit or the like.

また、上記実施の形態の汚染度推定装置に含まれる各構成要素は、専用または汎用の回路として実現されてもよい。 Further, each component included in the pollution degree estimation device according to the above-described embodiment may be realized as a dedicated or general-purpose circuit.

また、上記実施の形態の汚染度推定装置に含まれる各構成要素は、集積回路(IC:Integrated Circuit)であるLSI(Large Scale Integration)として実現されてもよい。 Further, each component included in the pollution degree estimation device according to the above-described embodiment may be realized as an LSI (Large Scale Integration) which is an integrated circuit (IC: Integrated Circuit).

また、集積回路はLSIに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)、または、LSI内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。 Further, the integrated circuit is not limited to the LSI and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. A programmable FPGA (Field Programmable Gate Array) or a reconfigurable processor in which connection and setting of circuit cells inside the LSI are reconfigurable may be used.

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、汚染度推定装置に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。 Furthermore, if integrated circuit technology comes out to replace LSI's as a result of the advancement of semiconductor technology or a derivative other technology, it is naturally also possible to carry out integrated circuit integration of the components included in the pollution degree estimation device using this technology. May be.

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。 In addition, a form obtained by making various modifications to those skilled in the art by a person skilled in the art, or a form realized by arbitrarily combining the constituent elements and functions of each embodiment without departing from the spirit of the present invention Are also included in the present invention.

10 汚染度推定装置
11 空気情報取得部
12 空間情報取得部
13 推定部
14 出力部
20 送風装置
21、30 センサ
40 人
51 ドア
52 窓
100 空間
10 Pollution Degree Estimating Device 11 Air Information Acquiring Part 12 Spatial Information Acquiring Part 13 Estimating Part 14 Output Part 20 Blower Device 21, 30 Sensor 40 People 51 Door 52 Window 100 Space

Claims (15)

空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部と、
前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部と、
前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定部と、を備える、
汚染度推定装置。
An air information acquisition unit that acquires air information regarding pollutants contained in the air taken in by the air blower in the space,
A spatial information acquisition unit that acquires spatial information regarding the state in the space;
An estimation unit that estimates the distribution of the degree of pollution in the space based on the air information and the space information.
Pollution degree estimation device.
前記推定部は、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する、
請求項1に記載の汚染度推定装置。
The estimation unit estimates the distribution of the degree of pollution on the surfaces of the air and the object in the space based on the air information and the space information.
The pollution degree estimation device according to claim 1.
前記汚染度推定装置は、さらに、前記汚染度の分布を出力する出力部を備える、
請求項1又は2に記載の汚染度推定装置。
The pollution degree estimation device further includes an output unit that outputs the distribution of the pollution degree.
The pollution degree estimation device according to claim 1.
前記空間情報は、前記空間内に存在する人に関する情報を含む、
請求項1〜3のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The spatial information includes information about people present in the space,
The pollution degree estimation device according to claim 1.
前記人に関する情報は、前記空間内に存在する人の属性情報を含む、
請求項4に記載の汚染度推定装置。
The information about the person includes attribute information of a person existing in the space,
The pollution degree estimation device according to claim 4.
前記人に関する情報は、前記空間内に存在する人の行動に関する情報を含む、
請求項4又は5に記載の汚染度推定装置。
The information about the person includes information about the behavior of a person existing in the space,
The pollution degree estimation device according to claim 4 or 5.
前記空間情報は、前記空間内に存在するドア又は窓の開閉に関する情報を含む、
請求項1〜6のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The space information includes information regarding opening and closing of a door or a window existing in the space,
The pollution degree estimation device according to any one of claims 1 to 6.
前記空間情報は、前記空間内に存在する送風装置に関する情報を含む、
請求項1〜7のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The space information includes information about a blower existing in the space,
The pollution degree estimation device according to any one of claims 1 to 7.
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の種類に関する情報を含む、
請求項8に記載の汚染度推定装置。
The information about the blower includes information about the type of the blower,
The pollution degree estimation device according to claim 8.
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の前記空間での位置に関する情報を含む、
請求項8又は9に記載の汚染度推定装置。
The information about the blower includes information about the position of the blower in the space,
The pollution degree estimation device according to claim 8 or 9.
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の動作状態に関する情報を含む、
請求項8〜10のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The information about the blower includes information about an operating state of the blower,
The pollution degree estimation device according to claim 8.
前記空気情報は、前記汚染物質のゲノム情報を含む、
請求項1〜11のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The air information includes genomic information of the pollutant,
The pollution degree estimation device according to any one of claims 1 to 11.
前記空間情報は、カメラによる前記空間の撮影により得られる画像に基づく情報である、
請求項1〜12のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The spatial information is information based on an image obtained by photographing the space with a camera,
The pollution degree estimation device according to any one of claims 1 to 12.
前記推定部は、さらに、疫学モデルに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する、
請求項1〜13のいずれか1項に記載の汚染度推定装置。
The estimation unit further estimates the distribution of the pollution degree in the space based on an epidemiological model,
The pollution degree estimation device according to any one of claims 1 to 13.
空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、
前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、
前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む、
汚染度推定方法。
An air information acquisition step of acquiring air information relating to pollutants contained in the air sucked in by the air blower in the space;
A spatial information acquisition step of acquiring spatial information regarding the state in the space;
An estimation step of estimating the distribution of the pollution degree in the space based on the air information and the space information.
Pollution degree estimation method.
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