JP2020166709A - 在室人数推定装置および在室人数推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】在室人数を推定できる在室人数推定装置および在室人数推定プログラムを提供すること。【解決手段】ＣＯ２センサ２０で測定された対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度の移動平均を、ＣＯ２濃度データ１１ｂに保存する。次に、ＣＯ２濃度データ１１ｂにおける最新のＣＯ２濃度と、前回のＣＯ２濃度とを取得してその傾きを算出する。算出された傾きが負である場合は、対象部屋Ｒ１内のＣＯ２濃度が減少しているので、対象部屋Ｒ１の在室人数が減少している。かかる場合に、数式１のモデル式に基づいて在室人数と、ＣＯ２濃度の傾きとを複数推定し、推定された傾きの範囲のうち、傾きメモリ１２ｂの値が属する在室人数を推定する。これにより、対象部屋Ｒ１内のＣＯ２濃度が減少している場合に、対象部屋Ｒ１の在室者Ｈの有無だけでなく、その在室人数も推定できる。【選択図】図６

Description

本発明は、室内の二酸化炭素ガス濃度に基づいて在室人数を推定する在室人数推定装置および在室人数推定プログラムに関するものである。

特許文献１には、室内の空気を調和する空気調和装置が開示されている。この空気調和装置は、室内の二酸化炭素ガス濃度を検出するＣＯ２センサ１６を備え、ＣＯ２センサ１６で検出された室内の二酸化炭素ガス濃度が所定値以下である場合に、「不在」と判定する。よって、人体動作を検出する赤外線センサ等を用いることなく、人の不在を的確に判定して、空調能力を抑えた不在モード運転を行うことができる。

特許文献２には、光学センサや監視カメラを用いることなく、人を含む動物の在室の有無を判定可能な方法が開示されている。該判定方法によれば、まず室内に設置されたＣＯ２濃度センサ１４により、二酸化炭素ガス濃度を測定する。次に最新の測定値と直前の測定値とに基づいて二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出し、その時間変化を所定の閾値と比較して在室の有無を判定する。即ち、二酸化炭素ガス濃度の時間変化が、所定の正の閾値を上回っている場合には在室と判定し、所定の負の閾値を下回っている場合には不在と判定する。

特開２００５−２２６９０４号公報 特開２０１７−０１６１８５号公報

しかしながら、上記特許文献１，２は、在室の有無を判定する技術であり、在室人数については推定できないという問題点があった。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、在室人数を推定できる在室人数推定装置および在室人数推定プログラムを提供することを目的としている。

この目的を達成するために本発明の在室人数推定装置は、在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定する呼吸量推定手段と、室内の二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２センサと、そのＣＯ２センサにより測定された二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出手段と、その時間変化算出手段により算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出手段と、その傾き算出手段により算出された傾きが負である場合に、その傾きと、前記呼吸量推定手段により推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量とに基づいて在室人数を推定する人数推定手段とを備えている。

また本発明の在室人数推定プログラムは、在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定する呼吸量推定ステップと、ＣＯ２センサが測定した室内の二酸化炭素ガス濃度を取得する取得ステップとその取得ステップにより取得された二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出ステップと、その時間変化算出ステップにより算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出ステップと、その傾き算出ステップにより算出された傾きが負である場合に、その傾きと、前記呼吸量推定ステップにより推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量とに基づいて在室人数を推定する人数推定ステップと、をコンピュータに実現させるものである。

本発明の在室人数推定装置または在室人数推定プログラムによれば、まず、ＣＯ２センサにより室内の二酸化炭素ガス濃度を測定する。次に、その二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出し、更に、算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する。算出された傾きが負の場合、在室人数が減少している。よって、かかる場合は、算出された傾きと、推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量とに基づいて在室人数を推定する。このように本発明によれば、在室の有無だけでなく、在室人数を推定できるという効果がある。

例えば、在室者減少前の在室人数がＮ人である場合、呼吸量推定手段又はステップにより推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量に基づいて、在室者減少後の在室推定人数毎に、二酸化炭素ガス濃度の時間変化の傾きを新たにそれぞれ算出する。即ち、在室者減少後の在室推定人数が（Ｎ−１）人、（Ｎ−２）人、・・・、１人、０人である各場合について、二酸化炭素ガス濃度の時間変化の傾きを新たにそれぞれ算出する。この新たに算出された各在室人数毎の傾きと、傾き算出手段またはステップにより算出された傾きとを比較することで、在室人数を推定することができる。なお、在室者減少後の各在室人数毎の傾きは、必ずしもすべて算出する必要はない。

対象部屋および観測室の概略図である。 ＰＣの電気的構成を示すブロック図である。 （ａ）は、正時テーブルを模式的に示した図であり、（ｂ）は、正時テーブルにおける推定された在室人数毎の傾きの範囲を模式的に示した図である。 （ａ）は、安定時テーブルを模式的に示した図であり、（ｂ）は、安定時テーブルにおける推定されたＣＯ２濃度の範囲を模式的に示した図である。 （ａ）は、負時テーブルを模式的に示した図であり、（ｂ）は、負時テーブルにおける推定された傾きの範囲を模式的に示した図である。 メイン処理のフローチャートである。 正時処理のフローチャートである。 負時処理のフローチャートである。 （ａ）は正の区間および安定区間を経て、負の区間となった場合のＣＯ２濃度の推移を表す図であり、（ｂ）は、正の区間のみを経て負の区間となった場合のＣＯ２濃度の推移を表す図である。

以下、本発明の好ましい実施形態について、添付図面を参照して説明する。まず、図１を参照して、本実施形態におけるＰＣ１の構成を説明する。図１は、対象部屋Ｒ１及び観測部屋Ｒ２の概略図である。ＰＣ１は観測部屋Ｒ２に設置され、観測部屋Ｒ２とは異なる部屋である対象部屋Ｒ１内の二酸化炭素ガス濃度（以下「ＣＯ２濃度」と称す）に基づいて、対象部屋Ｒ１における在室者Ｈの人数、即ち在室人数を推定する情報処理装置（在室人数推定装置、コンピュータ）である。

対象部屋Ｒ１内には、ＣＯ２濃度を測定するＣＯ２センサ２０が配設される。ＣＯ２センサ２０は、測定した対象部屋Ｒ１内のＣＯ２濃度を、無線通信を介して観測部屋Ｒ２のＰＣ１へ送信する。なお、ＣＯ２センサ２０においてＣＯ２濃度をＰＣ１へ送信する手段は、無線通信に限られるものではなく、有線ＬＡＮ等の有線通信やその他の通信手段によって、ＣＯ２濃度をＰＣ１へ送信しても良い。

次に、ＰＣ１の電気的構成について図２〜図５を参照して説明する。図２は、ＰＣ１の電気的構成を示すブロック図である。ＰＣ１は、ＣＰＵ１０と、ハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）１１と、ＲＡＭ１２とを有し、これらはバスライン１３を介して入出力ポート１４にそれぞれ接続されている。入出力ポート１４には、更に、ＣＯ２センサ２０からのＣＯ２濃度を受信する受信機１５と、推定された対象部屋Ｒ１内の在室人数等を表示するＬＣＤ１６とが接続されている。

ＣＰＵ１０は、バスライン１３により接続された各部を制御する演算装置である。ＨＤＤ１１は、ＣＰＵ１０により実行されるプログラムや固定値データ等を格納した書き換え可能な不揮発性の記憶装置であり、制御プログラム１１ａと、受信機１５から受信されたＣＯ２濃度の移動平均が記憶されるＣＯ２濃度データ１１ｂと、正時テーブル１１ｃと、安定時テーブル１１ｄと、負時テーブル１１ｅとが記憶される。ＣＰＵ１０によって制御プログラム１１ａが実行されると、図６のメイン処理が実行される。

正時テーブル１１ｃは、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度が上昇している場合において、対象部屋Ｒ１の在室人数の推定に用いられるデータテーブルである。図３を参照して正時テーブル１１ｃを説明する。

図３（ａ）は、正時テーブル１１ｃを模式的に示した図であり、図３（ｂ）は、正時テーブル１１ｃにおける推定された傾きの範囲を模式的に示した図である。図３（ａ）に示す通り、正時テーブル１１ｃには、対象部屋Ｒ１の初期のＣＯ２濃度（ｐｐｍ）と、在室人数（人）と、在室者Ｈの１秒当たり及び１人当たりの呼吸量（ｍ３／ｓ・人）と、ＣＯ２濃度の傾き（ｐｐｍ／ｓ）とが記憶される。なお、上記において「ｍ３」は「立方メートル」を表す（以下同様）。

初期ＣＯ２濃度には、後述するモデル式でＣＯ２濃度を推定する際の、ＣＯ２濃度の初期値が記憶される。詳細は後述するが、本実施形態では在室人数の推定に用いられるＣＯ２濃度として、受信機１５から取得されたＣＯ２濃度の移動平均が用いられる。

ここで、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度を推定するモデル式を説明する。数式１は、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度（Ｃｒｏｏｍ）を推定するモデル式である。

数式１において、Ｖｒｏｏｍは、対象部屋Ｒ１内の体積（ｍ３）を表し、Ｖｉｎは、対象部屋Ｒ１の１秒あたりの流入量（ｍ３／ｓ）を表し、Ｖｏｕｔは、対象部屋Ｒ１の１秒当たりの流出量（ｍ３／ｓ）を表す。またＶｍａｎは、１秒当たり及び在室者Ｈ１人当たりの呼吸量（ｍ３／ｓ・人）を表し、Ｃｉｎｉｔは、室内のＣＯ２濃度の初期値（ｐｐｍ）を表し、Ｃｏｕｔｓｉｄｅは、室外のＣＯ２濃度（ｐｐｍ）を表し、Ｃｍａｎは、在室者Ｈが吐く息のＣＯ２濃度（ｐｐｍ）を表し、Ｎは、対象部屋Ｒ１の在室人数（人）を表し、ｔは観測時間（ｓ）を表す。

正時テーブル１１ｃの初期ＣＯ２濃度がモデル式におけるＣｉｎｉｔに該当し、正時テーブル１１ｃの在室人数がモデル式におけるＮに該当し、正時テーブル１１ｃの人の呼吸量がモデル式におけるＶｍａｎに該当する。ここでＶｉｎ，Ｖｏｕｔ，Ｃｏｕｔｓｉｄｅ及びｔには、定数が設定されるので、Ｃｉｎｉｔに対して、Ｎ及びＶｍａｎを様々に設定することで、在室人数及び人の呼吸量に応じた対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度を推定できる。推定されたＣＯ２濃度と、初期ＣＯ２濃度との傾きが算出され、正時テーブル１１ｃの傾きに記憶される。

モデル式におけるＮとして用いられる正時テーブル１１ｃの在室人数には、人数が１人から昇順に設定される。また、それぞれの人数に対して、モデル式におけるＶｍａｎとして用いられる人の呼吸量が設定される。具体的には、それぞれの在室人数の人の呼吸量としては、０．０００１５０ｍ３／ｓ・人を中心として、前後へ均等に割り振ったものが設定される（例えば、図３（ａ）に示すように、人の呼吸量を０．０００１５０ｍ３／ｓ・人０．０００００５ｍ３／ｓ・人ずつ増減させる）。

また人の呼吸量は、推定されたある在室人数における傾きの範囲（例えば図３（ａ）の在室人数２人におけるＮｏ．４３〜Ｎｏ．４４の傾きの範囲）が、推定された次の在室人数における傾きの範囲（例えば図３（ａ）の在室人数３人におけるＮｏ．４５〜Ｎｏ．４６の傾きの範囲）と重なるように設定される。これは、在室者Ｈの呼吸量にはそれぞれ個人差があるからである。各在室人数に対して推定された傾きが重なる程度に人の呼吸量を設定することで、呼吸量が大きい人や小さい人が混在した場合でも、それによる在室人数の変動を考慮した、在室人数の推定をすることができる。

更に人の呼吸量の範囲は、在室人数が少ないほど広く設定され、在室人数が多いほど狭く設定される。これは、在室人数が多いほど、呼吸量が大きい人と小さい人とが多く混在することとなるので、在室者Ｈによって排出される１人当たりの呼吸量が均一化され、即ちＣＯ２濃度に対する、個人毎の呼吸量の影響が小さくなるからである。このように、人の呼吸量の範囲を在室人数が多いほど狭くなるように設定することで、上記した推定された傾きの「重なり」を小さくできるので、在室人数の推定における精度を向上させることができる。

このように、正時テーブル１１ｃにおける推定された傾きの範囲を図示したものが、図３（ｂ）である。これら在室人数毎の正時テーブル１１ｃの傾きの範囲のうち、ＣＯ２濃度データ１１ｂの前回のＣＯ２濃度の移動平均と、最新のＣＯ２濃度の移動平均との傾き（以下「測定された傾き」と称す）が属するものの在室人数が、対象部屋Ｒ１の在室人数として推定される。

図２に戻る。安定時テーブル１１ｄは、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度の推移が安定している場合において、対象部屋Ｒ１の在室人数の推定に用いられるデータテーブルである。図４を参照して安定時テーブル１１ｄを説明する。

図４（ａ）は、安定時テーブル１１ｄを模式的に示した図であり、図４（ｂ）は、安定時テーブル１１ｄにおける推定されたＣＯ２濃度の範囲を模式的に示した図である。図４（ａ）に示す通り、安定時テーブル１１ｄには、上記した正時テーブル１１ｃと同様に、初期ＣＯ２濃度と、在室人数と、人の呼吸量とが記憶される。更にこれら初期ＣＯ２濃度、在室人数および人の呼吸量から、数式１のモデル式によって推定されたＣＯ２濃度（ｐｐｍ）も記憶される。

本実施形態では、安定時テーブル１１ｄの在室人数にも正時テーブル１１ｃと同様に、人数が１人から昇順に設定される。また、それぞれの在室人数に対して、人の呼吸量が設定され、具体的には、０．０００１５０ｍ３／ｓ・人を中心とし、前後へ均等に割り振る。このとき人の呼吸量は、ある在室人数において推定されるＣＯ２濃度が、次の在室人数において推定されるＣＯ２濃度と重ならないように設定される。これは、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度の推移が安定している状況では、ＣＯ２濃度の推移が略変動しないので、在室者Ｈの一人当たりの呼吸量が明確となるからである。なお、人の呼吸量の範囲は、図３（ａ）の正時テーブル１１ｂと同様に、在室人数が少ないほど広く設定され、在室人数が多いほど狭く設定される。

このように推定された安定時テーブル１１ｄのＣＯ２濃度の範囲を図示したものが、図４（ｂ）である。これら在室人数毎の安定時テーブル１１ｄのＣＯ２濃度の範囲のうち、ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新のＣＯ２濃度が属するものの在室人数が、対象部屋Ｒ１の在室人数として推定される。特に、最新のＣＯ２濃度の移動平均が４７５ｐｐｍよりも下回った場合は、在室人数が「０人」と推定される。

図２に戻る。負時テーブル１１ｅは、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度が減少している場合において、対象部屋Ｒ１の在室人数の推定に用いられるデータテーブルである。図５を参照して負時テーブル１１ｅを説明する。

図５（ａ）は、負時テーブル１１ｅを模式的に示した図であり、図５（ｂ）は、負時テーブル１１ｅにおける傾きの範囲を模式的に示した図である。図５（ａ）に示す通り、負時テーブル１１ｅには、初期ＣＯ２濃度と、在室人数と、ＣＯ２濃度の傾きとが記憶される。

ＣＯ２濃度の傾きは、正時テーブル１１ｃ（図３（ａ））と同様に、数式１のモデル式によって推定されたＣＯ２濃度と、初期ＣＯ２濃度との傾きが記憶される。ＣＯ２濃度を推定する際、モデル式においてＶｍａｎ（人の呼吸量）には主に、直前のＣＯ２濃度が上昇している場合またはＣＯ２濃度が安定している場合の人の呼吸量が用いられる。

具体的には、直前に正時テーブル１１ｃ（図３（ａ））又は安定時テーブル１１ｄ（図４（ａ））から取得した在室人数に該当する、人の呼吸量が用いられる。よって、人の呼吸量、即ちモデル式のＶｍａｎが固定値となるので、在室人数毎にＣＯ２濃度が推定され、その傾きが負時テーブル１１ｅに記憶される。

このように推定された負時テーブル１１ｅの傾きの範囲を図示したものが、図５（ｂ）である。これら在室人数毎の負時テーブル１１ｅの傾きの範囲のうち、測定された傾きが属するものの在室人数が、対象部屋Ｒ１の在室人数として推定される。特に、測定された傾きが−１３．７０よりも下回った場合は、在室人数が「０人」と推定される。

図２に戻る。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０が制御プログラム１１ａの実行時に各種のワークデータやフラグ等を書き換え可能に記憶するためのメモリであり、数式１のモデル式によるＣＯ２濃度の推定におけるＣＯ２濃度の初期値（Ｃｉｎｉｔ）が記憶される初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａと、上記した測定された傾きが記憶される傾きメモリ１２ｂと、測定された傾きの前回値が記憶される傾き前回値メモリ１２ｃと、推定された在室人数が記憶される在室人数メモリ１２ｄと、人の呼吸量が記憶される呼吸量メモリ１２ｅとがそれぞれ設けられる。

次に、図６〜図９を参照して、ＰＣ１のＣＰＵ１０で実行されるメイン処理を説明する。図６は、メイン処理のフローチャートである。メイン処理はＰＣ１の電源投入直後に実行される。メイン処理はまず、ＣＯ２センサ２０から受信機１５を介して、ＣＯ２濃度を取得し、その移動平均をＣＯ２濃度データ１１ｂへ追加する（Ｓ１）。

具体的には、ＣＯ２濃度はＣＯ２センサ２０から５秒ごとに取得されるが、その取得されたＣＯ２濃度の１０回分毎に移動平均を算出し、その結果をＣＯ２濃度データ１１ｂへ追加する。なお、ＣＯ２濃度を取得する間隔は５秒以上でも５秒以下でも良い。また、ＣＯ２濃度の移動平均は、取得された１０回分のＣＯ２濃度から算出するものに限られるものではなく、１０回分以下のＣＯ２濃度から算出しても良いし、１０回分以上のＣＯ２濃度から算出しても良い。

Ｓ１の処理の後、ＣＯ２濃度データ１１ｂにおけるＣＯ２濃度に基づき、ＣＯ２濃度の傾きを算出し、傾きメモリ１２ｂへ保存する（Ｓ２）。具体的には、まず、ＣＯ２濃度データ１１ｂから最新のＣＯ２濃度と、１つ前（前回）のＣＯ２濃度を取得し、最新のＣＯ２濃度の移動平均と前回のＣＯ２濃度の移動平均との傾きを算出し、傾きメモリ１２ｂへ保存する。

Ｓ２の処理の後、傾きメモリ１２ｂの傾きを確認する（Ｓ３）。具体的には、Ｓ３の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが０．５ｐｐｍ／ｓよりも大きい場合は、傾きが「正」であると判断され、−０．５ｐｐｍ／ｓよりも小さい場合は、傾きが「負」であると判断され、−０．５ｐｐｍ／ｓ以上０．５ｐｐｍ／ｓ以下である場合は、傾きが「０付近」であると判断される。なお、傾きメモリ１２ｂの傾きが「正」と判断される閾値は０．５ｐｐｍ／ｓ以上でも０．５ｐｐｍ／ｓ以下でも良いし、傾きが「負」であると判断される閾値は−０．５ｐｐｍ／ｓ以上でも−０．５ｐｐｍ／ｓ以下でも良い。

Ｓ３の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「正」、即ち傾きが「正の区間」と判断された場合は（Ｓ３：正）、正時処理（Ｓ４）を行う。図７を参照して正時処理を説明する。

図７は、正時処理のフローチャートである。正時処理はまず、正フラグがオンかどうかを確認する（Ｓ２０）。正フラグは、傾きメモリ１２ｂの傾きが「正」であると判断されたかどうかを表すフラグである。

Ｓ２０の処理において、正フラグがオフである場合（Ｓ２０：Ｎｏ）、即ち傾きメモリ１２ｂの傾きが「正」になって初めてＳ２０の処理が行われる場合は、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、傾きメモリ１２ｂの傾きが「正」になる直前のＣＯ２濃度の移動平均を取得し、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ２１）。

一方で、正フラグがオンである場合は（Ｓ２０：Ｙｅｓ）、傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも大きいかを確認する（Ｓ２２）。傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも大きい場合は（Ｓ２２：Ｙｅｓ）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも大きくなる直前のＣＯ２濃度の移動平均を取得して、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ２３）。

Ｓ２１，Ｓ２３の処理の後、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均から、数式１のモデル式によってＣＯ２濃度の傾きを推定し、正時テーブル１１ｃに保存する（Ｓ２４）。具体的には、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均をＣＯ２濃度の初期値（Ｃｉｎｉｔ）とし、かかるＣＯ２濃度の初期値と、在室人数および人の呼吸量とによって数式１のからＣＯ２濃度（Ｃｒｏｏｍ）を推定し、推定されたＣＯ２濃度と、ＣＯ２濃度の初期値との傾きを正時テーブル１１ｃに保存する。その際の各傾きに対する在室人数および人の呼吸量も、合わせて正時テーブル１１ｃに保存する。

そして、Ｓ２４の処理の後、正時テーブル１１ｃの傾きのうち、傾きメモリ１２ｂの傾きが属するものの在室人数および人の呼吸量を取得し、それぞれ在室人数メモリ１２ｄおよび呼吸量メモリ１２ｅに保存する（Ｓ２５）。このとき、図３で上記した通り、ある在室人数における推定された傾きの範囲が、次の在室人数における推定された傾きの範囲と重なるように設定されるので、傾きメモリ１２ｂの傾きによっては、属する在室人数が２つ取得される場合がある。その場合は、取得された在室人数のうち、多い方の人数が在室人数メモリ１２ｄに設定される。これにより、対象部屋Ｒ１に在室者Ｈがいるにもかかわらず、在室人数が０人となる事態を抑制できるので、より確実に対象部屋Ｒ１における在室者Ｈの在室または不在の判定ができる。

傾きメモリ１２ｂの傾きが正である場合の在室人数の推定においては、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度に対して、在室人数および人の呼吸量を様々に設定した上で、ＣＯ２濃度が推定され、その傾きが算出される。

まず、ＣＯ２濃度の傾きが正になった直後には（即ちＳ２０：Ｎｏの場合）、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａには、傾きメモリ１２ｂの傾きが正になる直前のＣＯ２濃度が設定される。これにより、傾きが正になる以前の、対象部屋Ｒ１に対する在室者Ｈの入室および退出によるＣＯ２濃度が在室人数の推定に影響しないので、傾きメモリ１２ｂの傾きが正になった直後において、在室人数を正確に推定できる。

更に傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃよりも大きくなった場合（即ちＳ２２：Ｙｅｓの場合）は、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに対して、傾きメモリ１２ｂの傾きが大きくなる直前のＣＯ２濃度が設定され、それに基づいて在室人数の推定が再実行される。傾きメモリ１２ｂの傾きが大きくなったということは、対象部屋Ｒ１に対して更に在室者Ｈが入室し、ＣＯ２濃度の上昇幅が大きくなったと想定される。かかる場合に、傾きメモリ１２ｂの傾きが大きくなる直前のＣＯ２濃度に基づいて、在室人数の推定を再実行することで、変化したＣＯ２濃度の上昇幅に基づいた在室人数の推定をすることができる。

以上より、傾きメモリ１２ｂの傾きが正の場合、即ち対象部屋Ｒ１の在室者Ｈが増加していると想定される場合でも、対象部屋Ｒ１の在室の有無だけでなく、在室人数を推定できる。

Ｓ２２の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾き以下である場合は（Ｓ２２：Ｎｏ）、在室者Ｈが増加していないと判断できるので、Ｓ２３，Ｓ２４の処理をスキップする。Ｓ２２，Ｓ２５の処理の後、正フラグをオンにし（Ｓ２６）、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」であると判断されたかどうかを表す、負フラグをオフにする（Ｓ２７）。そして、Ｓ２７の処理の後、正時処理を終了して、図６のメイン処理に戻る。

図６のＳ３の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「０付近」、即ち「安定区間」であると判断された場合は（Ｓ２：０付近）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから最新のＣＯ２濃度を取得し、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ５）。
Ｓ５の処理の後、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均から、数式１のモデル式によってＣＯ２濃度の濃度を推定し、安定時テーブル１１ｄに保存する（Ｓ６）。具体的には、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均をＣＯ２濃度の初期値（Ｃｉｎｉｔ）とし、かかるＣＯ２濃度の初期値と、在室人数および人の呼吸量とによって数式１のモデル式からＣＯ２濃度（Ｃｒｏｏｍ）を推定し、推定されたＣＯ２濃度を安定時テーブル１１ｄに保存する。その際の各傾きに対する在室人数および人の呼吸量も、合わせて安定時テーブル１１ｄに保存する。

そして、Ｓ６の処理の後、安定時テーブル１１ｄにおける推定されたＣＯ２濃度のうち、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均が属するものの在室人数および人の呼吸量を取得し、それぞれ在室人数メモリ１２ｄおよび呼吸量メモリ１２ｅに保存する（Ｓ７）。Ｓ７の処理の後、正フラグ及び負フラグを共にオフにする（Ｓ８，Ｓ９）。

傾きメモリ１２ｂの傾きが０付近である場合の在室人数の推定においては、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに対して、最新のＣＯ２濃度が設定される。傾きメモリ１２ｂの傾きが０付近である場合、ＣＯ２濃度に大きな変動はないが、ＣＯ２濃度が時間的に微小に増減する。そこで、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに対して最新のＣＯ２濃度が設定することで、ＣＯ２濃度の微小な増減を考慮した、正確な在室人数の推定ができる。

Ｓ３の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」である、即ち負の区間と判断された場合は（Ｓ３：負）、負時処理（Ｓ１０）を行う。図８を参照して、負時処理を説明する。

図８は、負時処理のフローチャートである。負時処理はまず、負フラグがオンかどうかを確認する（Ｓ４０）。Ｓ４０の処理において、負フラグがオンの場合は（Ｓ４０：Ｙｅｓ）、傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも小さいかを確認する（Ｓ４１）。

傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも小さい場合は（Ｓ４１：Ｙｅｓ）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、傾きメモリ１２ｂの傾きが、傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも小さくなる直前のＣＯ２濃度を取得して、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ４２）。

負フラグがオンの場合は（Ｓ４０：Ｙｅｓ）、更に傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が、安定区間だったかを確認する（Ｓ４３）。傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が安定区間だった場合（Ｓ４３：Ｙｅｓ）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、傾きメモリ１２ｂの傾きが０付近から「負」に切り替わる直前のＣＯ２濃度を取得し、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ４４）。

一方で、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が、安定区間ではない場合（Ｓ４３：Ｎｏ）は、更に傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が、正の区間であったかを確認する（Ｓ４５）。Ｓ４５の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が、正の区間であった場合は（Ｓ４５：Ｙｅｓ）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、傾きメモリ１２ｂの傾きが負になる直前、即ち傾きメモリ１２ｂの傾きが正から負に切り替わる直前のＣＯ２濃度を取得し、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａに保存する（Ｓ４６）。

Ｓ４５の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が、正の区間でも安定区間でもない場合（Ｓ４５：Ｎｏ）、ＣＯ２濃度データ１１ｂから、最新のＣＯ２濃度の移動平均を取得し（Ｓ４７）、成人の平均的な呼吸量（例えば、０．０００１５０（ｍ３／ｓ・人））を呼吸量メモリ１２ｅに保存する（Ｓ４８）。

Ｓ４２，Ｓ４４，Ｓ４６，Ｓ４８の処理の後、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度の移動平均と、呼吸量メモリ１２ｅの呼吸量とから、数式１のモデル式によってＣＯ２濃度の傾きを推定し、負時テーブル１１ｅに保存する（Ｓ４９）。具体的には、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度をＣＯ２濃度の初期値（Ｃｉｎｉｔ）とし、呼吸量メモリ１２ｅの呼吸量を人の呼吸量（Ｖｍａｎ）とし、これらと在室人数とによって数式１のモデル式から、ＣＯ２濃度（Ｃｒｏｏｍ）を推定し、推定されたＣＯ２濃度と、ＣＯ２濃度の初期値との傾きを負時テーブル１１ｅに保存する。その際の各傾きに対するＣＯ２濃度の初期値および在室人数も、合わせて負時テーブル１１ｅに保存する。

Ｓ４９の処理の後、負時テーブル１１ｅの傾きのうち、傾きメモリ１２ｂの傾きが属するものの在室人数を取得し、在室人数メモリ１２ｄに保存する（Ｓ５０）。

傾きメモリ１２ｂの傾きが負である場合の在室人数の推定においては、初期ＣＯ２濃度メモリ１２ａのＣＯ２濃度に対して、在室人数を様々に設定した上で、ＣＯ２濃度が推定され、その傾きが算出される。その傾きの範囲のうち、傾きメモリ１２ｂの傾きが属するものの在室人数が取得され、これによって在室人数が推定される。

Ｓ４１：Ｙｅｓの場合のように、傾きメモリ１２ｂの傾きが負であり、更に傾きメモリ１２ｂの傾きが傾き前回値メモリ１２ｃの傾きよりも小さくなった場合は、対象部屋Ｒ１から在室者Ｈの退出し、在室人数が更に減少していることが想定される。かかる場合に、傾きメモリ１２ｂの傾きが更に小さくなった時点でのＣＯ２濃度に基づき、在室人数を再推定する。これにより、対象部屋Ｒ１からの在室者Ｈの退出によって、時々刻々と変化する対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度に対応した精度の高い在室人数の推定ができる。

次に、Ｓ４３〜Ｓ４８においてモデル式に設定される在室人数および人の呼吸量について、図９を参照して説明する。図９（ａ）は、正の区間から安定区間を経て、負の区間となった場合の在室人数の推定を表す図であり、図９（ｂ）は、正の区間を経て負の区間となった場合の、在室人数の推定を表す図である。図９（ａ），図９（ｂ）には共に、横軸には時間、縦軸にはＣＯ２センサ２０で計測されたＣＯ２濃度の移動平均が設定されている。

図９（ａ）においては、ＣＯ２濃度が、正の区間と安定区間とを経て、負の区間へ推移している。この場合は、図８におけるＳ４３の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が安定区間だったと判断される（図８のＳ４３：Ｙｅｓ）。かかる場合に、モデル式に設定する人の呼吸量（Ｖｍａｎ）には、負の区間の直前の安定区間の時間ｔ１において推定された人の呼吸量、即ち呼吸量メモリ１２ｅの値が設定され、時間ｔ１において推定された在室人数、即ち在室人数メモリ１２ｄの値が設定される。

また、図９（ｂ）においては、ＣＯ２濃度が、正の区間を経て、安定区間を経ずに負の区間へ推移している。この場合、図８におけるＳ４５の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが「負」になる直前が正の区間だったと判断される（図８のＳ４５：Ｙｅｓ）。この場合においても、モデル式に設定する人の呼吸量（Ｖｍａｎ）には、負の区間の直前の正の区間の時間ｔ２において推定された人の呼吸量、即ち呼吸量メモリ１２ｅの値が設定され、在室人数の上限値には、時間ｔ２において推定された在室人数、即ち在室人数メモリ１２ｄの値が設定される。

このように、直前の正の区間または安定区間において推定された呼吸量および在室人数の上限値を、負の区間においても引き継ぐことで、過去の状態を加味したより正確な在室人数の推定をすることができる。また、在室人数の上限値が予め定まることで、モデル式の計算回数を最小限に抑えられるので、在室人数の推定を迅速に行うことができる。

一方で、負の区間になる前が正の区間でも、安定区間でもない場合、即ちメイン処理実行開始直後から、ＣＯ２濃度が減少している場合は（図８のＳ４５：Ｎｏの場合）は、人の呼吸量として、成人の平均的な呼吸量を用い（図８のＳ４８）、在室人数の上限値として、対象部屋Ｒ１の最大収容人数（例えば１０人）の値が設定される。これにより、負の区間でメイン処理を実行し始めた場合でも、成人の平均的な呼吸量に基づいた在室人数が推定されるので、在室人数がされない事態を防止できる。

以上より、傾きメモリ１２ｂの傾きが負の場合、即ち対象部屋Ｒ１の在室者Ｈが減少していると想定される場合でも、対象部屋Ｒ１の在室の有無だけでなく、在室人数を推定できる。

図８に戻る。Ｓ４１の処理において、傾きメモリ１２ｂの傾きが傾き前回値メモリ１２ｃ以上である場合は（Ｓ４１：Ｎｏ）、Ｓ４２，Ｓ４９，Ｓ５０の処理をスキップする。Ｓ４１，Ｓ５１の処理の後、正フラグをオフに、負フラグをオンにそれぞれ設定し（Ｓ５１，Ｓ５２）、負時処理を終了して図６のメイン処理に戻る。

図６のＳ４，Ｓ９，Ｓ１０の処理の後、在室人数メモリ１２ｄの値をＬＣＤ１６に表示し（Ｓ１１）、傾き前回値メモリ１２ｃに傾きメモリ１２ｂの傾きを設定する（Ｓ１２）。Ｓ１２の処理の後は、Ｓ１以下の処理を繰り返す。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。

上記実施形態では、負の区間の直前が正の区間や安定区間だった場合に、負の区間の在室人数の上限値を、直前の正の区間や安定区間の在室人数とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、負の区間の在室人数の上限値を、直前の正の区間や安定区間の在室人数よりも多く設定しても良いし、少なく設定しても良い。例えば、計測されるＣＯ２濃度に応じて、在室人数の上限値を増減させれば良い。これによって、ＣＯ２濃度の傾きを推定するモデル式の計算量を必要最小限とすることができる。

上記実施形態では、正の区間において、在室人数を推定する際、正時テーブル１１ｃから複数の在室人数が取得された場合、そのうちの多い方の人数を在室人数として推定した。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、正時テーブル１１ｃから複数の在室人数が取得された場合、そのうちの少ない方の人数を在室人数として推定しても良い。

また、正時テーブル１１ｃの傾きにおいて、重なり合う傾きの範囲に対する、傾きメモリ１２ｂの傾きの位置を確認し、その位置がかかる範囲における中間点以上である場合は、多い方の人数を在室人数として推定し、中間点よりも小さい（低い）場合は、少ない方の人数を在室人数として推定しても良い。

上記実施形態では、図６のＳ３の処理において、傾きメモリ１２ｂの値の範囲が０付近である場合に、安定区間であると判定した。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、傾きメモリ１２ｂの値の範囲が０付近で、かつ最新のＣＯ２濃度の移動平均が一定幅（例えば４００ｐｐｍ以上、５００ｐｐｍ以下）である場合に安定区間であると判定しても良い。また、最新のＣＯ２濃度の移動平均が一定幅である場合にのみ、安定区間であると判定しても良い。

上記実施形態では、推定された在室人数をＬＣＤ１６に表示した。しかし、推定された在室人数を出力する方法は、必ずしもこれに限られるものではなく、予め在室人数の下限値（例えば１人）を設定しておき、推定された在室人数が下限値を上回った場合、または下限値を下回った場合に、その旨をＬＣＤ１６に表示しても良い。また、ＰＣ１にランプを接続し、推定された在室人数が上記の下限値を上回った場合にはランプを点灯させ、または下限値を下回った場合には、ランプを消灯させても良い。

また、ＰＣ１にスピーカを接続し、在室人数を音声で報知しても良い。更に推定された在室人数が上記の下限値を上回った場合、または下限値を下回った場合に、ブザー音を出力しても良い。かかる場合、出力するブザー音の音色は、下限値を上回った場合と下回った場合とで同一でも良いし、異なっていても良い。

上記実施形態では、ＰＣ１を、制御プログラム１１ａを利用可能な情報処理装置とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、例えば、携帯端末を、制御プログラム１１ａを利用可能な情報処理装置としても良い。また、制御プログラム１１ａをＲＯＭ等に記憶し、制御プログラム１１ａのみを実行する専用装置に、本発明を適応するようにしても良い。かかる専用装置が「在室人数推定装置」とされる。

１ ＰＣ（在室人数推定装置、コンピュータ）
１１ａ 制御プログラム（在室人数推定プログラム）
Ｈ 在室者
２０ ＣＯ２センサ
Ｓ１ 取得ステップ
Ｓ２ 時間変化算出手段、傾き算出手段、時間変化算出ステップ、傾き算出ステップ
Ｓ３ 安定区間判断手段
Ｓ７，Ｓ２５ 呼吸量推定手段、呼吸量推定ステップ
Ｓ７，Ｓ２５，Ｓ５０ 人数推定手段、人数推定ステップ

Claims (8)

1. 在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定する呼吸量推定手段と、
   室内の二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２センサと、
   そのＣＯ２センサにより測定された二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出手段と、
   その時間変化算出手段により算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出手段と、
   その傾き算出手段により算出された傾きが負である場合に、その傾きと、前記呼吸量推定手段により推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量とに基づいて在室人数を推定する人数推定手段とを備えていることを特徴とする在室人数推定装置。
2. 前記人数推定手段は、前記傾き算出手段により算出された負の傾きが、前回算出された傾きより小さい場合に、前記在室人数の推定を再実行するものであることを特徴とする請求項１記載の在室人数推定装置。
3. 前記ＣＯ２センサにより測定された二酸化炭素ガス濃度の移動平均が一定の幅に収まっている場合および／または前記時間変化算出手段により算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化が一定の幅に収まっている場合に、二酸化炭素ガス濃度に変化のない安定区間にあると判断する安定区間判断手段を備え、
   その安定区間判断手段により判断された安定区間において、前記呼吸量推定手段は、前記安定区間が一定時間以上継続した場合の二酸化炭素ガス濃度から前記在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定するものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の在室人数推定装置。
4. 前記呼吸量推定手段は、前記傾き算出手段により算出された傾きが正である場合に、その傾きから前記在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の在室人数推定装置。
5. 前記ＣＯ２センサにより測定された二酸化炭素ガス濃度の移動平均が一定の幅に収まっている場合および／または前記時間変化算出手段により算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化が一定の幅に収まっている場合に、二酸化炭素ガス濃度に変化のない安定区間にあると判断する安定区間判断手段を備え、
   その安定区間判断手段により判断された安定区間において、前記人数推定手段は、前記安定区間が一定時間以上継続した場合の二酸化炭素ガス濃度から在室人数を推定するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の在室人数推定装置。
6. 前記人数推定手段は、前記傾き算出手段により算出された傾きが正である場合に、その傾きから在室人数を推定するものであることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の在室人数推定装置。
7. 前記人数推定手段は、前記傾き算出手段により算出された正の傾きが、前回算出された傾きより大きい場合に、前記在室人数の推定を再実行するものであることを特徴とする請求項６記載の在室人数推定装置。
8. 在室者一人単位時間当たりの呼吸量を推定する呼吸量推定ステップと、
   ＣＯ２センサが測定した室内の二酸化炭素ガス濃度を取得する取得ステップと
   その取得ステップにより取得された二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出ステップと、
   その時間変化算出ステップにより算出された二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出ステップと、
   その傾き算出ステップにより算出された傾きが負である場合に、その傾きと、前記呼吸量推定ステップにより推定された在室者一人単位時間当たりの呼吸量とに基づいて在室人数を推定する人数推定ステップと、
   をコンピュータに実現させることを特徴とする在室人数推定プログラム。

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