JP2020194352A - 空気調和機の要否判断システム - Google Patents

空気調和機の要否判断システム Download PDF

Info

Publication number
JP2020194352A
JP2020194352A JP2019099585A JP2019099585A JP2020194352A JP 2020194352 A JP2020194352 A JP 2020194352A JP 2019099585 A JP2019099585 A JP 2019099585A JP 2019099585 A JP2019099585 A JP 2019099585A JP 2020194352 A JP2020194352 A JP 2020194352A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
air conditioner
information
area
necessity
unit
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.)
Granted
Application number
JP2019099585A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6780739B1 (ja
Inventor
佳宏 春田
Yoshihiro Haruta
佳宏 春田
史彦 廣澤
Fumihiko Hirosawa
史彦 廣澤
保彰 濱邊
Yasuaki Hamabe
保彰 濱邊
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.)
Daikin Industries Ltd
Original Assignee
Daikin Industries Ltd
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 Daikin Industries Ltd filed Critical Daikin Industries Ltd
Priority to JP2019099585A priority Critical patent/JP6780739B1/ja
Priority to PCT/JP2020/020535 priority patent/WO2020241567A1/ja
Priority to CN202080038978.0A priority patent/CN113892125A/zh
Application granted granted Critical
Publication of JP6780739B1 publication Critical patent/JP6780739B1/ja
Publication of JP2020194352A publication Critical patent/JP2020194352A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

【課題】建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを効率良く判断する。【解決手段】空気調和機の要否判断システム(10)は、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。空気調和機の要否判断システム(10)は、変換部(11)と、抽出部(12)と、判断部(14)と、を備える。変換部(11)は、紙図面を画像データに変換する。抽出部(12)は、画像データから線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出する。判断部(14)は、情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。【選択図】図1

Description

空気調和機の要否判断システムに関する。
特許文献1(特開2014−10732号)に開示されているように、建築CAD上において、平面図データおよび立面図データに基づいて、空調ゾーンと非空調ゾーンとを自動的に大別する空調設計方法が知られている。
建築CADデータが入手できる場合には、空調ゾーニングを自動でできる。しかしながら、CADデータが入手できず、紙図面が存在する場合には、手作業で、空調ゾーンの各エリアにおいて空気調和機の要否を判断する必要がある。このため、紙図面から各エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断するので、効率が悪い。
第1観点に係る空気調和機の要否判断システムは、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。空気調和機の要否判断システムは、変換部と、抽出部と、判断部と、を備える。変換部は、紙図面を画像データに変換する。抽出部は、画像データから線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出する。判断部は、情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
第1観点に係る空気調和機の要否判断システムでは、紙図面を画像データに変換することにより、建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断するための情報を画像データから抽出することができる。したがって、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを効率良く判断できる。
第2観点に係る空気調和機の要否判断システムは、第1観点の空気調和機の要否判断システムであって、抽出部は、画像データの文字から、所定エリアの寸法情報を、情報として抽出する。空気調和機の要否判断システムは、寸法情報から所定エリアの面積及び熱負荷を演算する演算部をさらに備える。
第2観点に係る空気調和機の要否判断システムでは、抽出部が寸法情報を抽出するので、演算部により、所定エリアの面積及び熱負荷を演算できる。このため、空気調和機の要否判断システムは、所定エリアの熱負荷を取得できる。
第3観点の空気調和機の要否判断システムは、第2観点の空気調和機の要否判断システムであって、空気調和機の要否判断システムは、演算部により演算された熱負荷から、空気調和機の必要容量を算出する算出部をさらに備える。
第3観点の空気調和機の要否判断システムでは、判断部で空気調和機が必要と判断された所定エリアについて、算出部により、空気調和機の必要容量を取得できる。このため、所定エリアに配置する空気調和機を選択できる。
第4観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第3観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、抽出部は、所定エリアの窓に関する窓情報を、情報として抽出する。判断部は、所定エリアの部屋名及び窓情報を識別して、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
第4観点の空気調和機の要否判断システムでは、部屋名及び窓情報を考慮して、空気調和機の必要なエリアか否かを判断できる。このため、判断の精度を向上できる。
第5観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第4観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、変換部は、紙図面としての平面図を画像データに変換する。抽出部は、平面図の画像データの文字から、情報として、フロアを識別するフロア情報を抽出する。判断部は、フロア情報と部屋名とを関連付けて、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
第5観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアのフロア情報と部屋名とを関連付けて、空気調和機の必要なエリアか否かを判断できる。このため、判断の精度を向上できる。
第6観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第5観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、判断部は、情報からオブジェクトとして空気調和機を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
第6観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアに、過去に空気調和機が配置されていたか否かの情報を取得できる。このため、判断の精度を向上できる。
第7観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第6観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、オブジェクトは、所定エリアの境界を識別するためのものである。
第7観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアを特定する精度を向上できる。このため、判断の精度を向上できる。
第8観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第7観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、オブジェクトは、所定エリアの熱負荷を演算するためのものである。
第8観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアの熱負荷に関する情報を取得できる。このため、判断の精度を向上できる。
第9観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第8観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、オブジェクトは、ドア、柱、梁、エレベータ、エレベータホール、椅子、机、給湯装置、エントランス、窓、壁及びトイレの少なくとも1つである。
第9観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアに関する情報を取得できる。このため、判断の精度を向上できる。
第10観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第9観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、部屋名と空気調和機の要否とが関連付けられた第1情報を記憶する第1記憶部をさらに備える。
第10観点の空気調和機の要否判断システムでは、部屋名が識別されると、記憶部の第1情報に基づいて、空気調和機の要否を判断できる。このため、判断の精度を向上できる。
第11観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第10観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、第1記憶部は、部屋名と熱負荷レベルとが関連付けられた第2情報をさらに記憶する。
第11観点の空気調和機の要否判断システムでは、部屋名が識別されると、記憶部の第2情報に基づいて、識別した部屋名から熱負荷を演算できる。演算部により、所定エリアの熱負荷を精度良く演算できる。
第12観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第11観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、判断部は、線種及び寸法値の少なくとも一方に基づいて、部屋の区切と寸法線とを区別して所定エリアを画定する。
第12観点の空気調和機の要否判断システムでは、所定エリアに関する情報を取得できる。このため、判断の精度を向上できる。
第13観点の空気調和機の要否判断システムは、第1観点から第12観点のいずれかの空気調和機の要否判断システムであって、ユーザがアクセス可能なサーバに搭載される。
第13観点の空気調和機の要否判断システムでは、ユーザが容易に利用できる。
本開示の一実施形態に係るシステムの機能ブロック図である。 本開示の紙図面の一例である。 本開示の第1情報の一例である。 本開示の第2情報の一例である。 本開示のリストの一例である。 本開示のリストの一例である。 本開示の提示する空気調和機の配置の一例である。 本開示の提示する空気調和機の配置の一例である。 本開示の提示する空気調和機の配置の一例である。 本開示の一実施形態に係る空気調和機の要否判断方法及び配置提示方法を示すフローチャートである。 本開示の一実施形態に係る空気調和機の配置提示方法を示すフローチャートである。
本開示の一実施形態に係る空気調和機の要否判断システム及び空気調和機の配置提示システムについて、図面を参照しながら説明する。
(1)全体構成
本開示の一実施形態に係る空気調和機の要否判断システム10(以下、要否判断システムとも言う)は、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。図1に示すように、要否判断システム10は、変換部11と、抽出部12と、第1記憶部13と、判断部14と、演算部15と、算出部16と、を備えている。
本開示の一実施形態に係る空気調和機の配置提示システム20(以下、配置提示システムとも言う)は、紙図面である建物の平面図から建物内の所定エリアに配備する空気調和機の配置を提示する。配置提示システム20は、決定部21と、第2記憶部22と、提示部23と、変換部11と、抽出部12と、判断部14と、演算部15、算出部16と、を備えている。
要否判断システム10と配置提示システム20とを備えるシステム1は、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断し、空気調和機の必要なエリアに配備する空気調和機の配置を提示する。なお、要否判断システム10及び配置提示システム20の変換部11、抽出部12、判断部14、演算部15、算出部16などは、共通している。システム1、要否判断システム10及び配置提示システム20の少なくとも1つは、ユーザがアクセス可能なサーバに搭載される。
システム1の制御部は、各種演算及び処理を行う制御部と、各種データ及びプログラムを記憶する記憶部と、を含む。制御部は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)などの演算処理装置により実現される。記憶部は、例えば、RAM、ROMなどにより実現される。
(2)詳細構成
(2−1)変換部
変換部11は、紙図面を画像データに変換する。紙図面は、建物内の所定エリアを示す図面である。紙図面は、例えば、平面図、矩計図などを用いることができる。建物の平面図は、各階の形状、床面積等を示す各階平面図である。矩計図は、建物を切断して基礎から軒先までの納まり、寸法等を示す断面詳細図である。
画像データに変換する紙図面は、1枚でもよく、複数枚でもよい。紙図面としての立面図をさらに画像データに変換してもよい。立面図は、建物の外観を表す図面である。
本実施形態の変換部は、図2に示す紙図面の必要な領域を画像データとして読み取る。画像データをPDFデータに変換してもよい。
(2−2)抽出部
抽出部12は、変換部11で変換した画像データから、線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出する。抽出部12は、情報として線を抽出することにより、所定エリアを画定できる。抽出部12は、画像データの線から、線種を区別する。線種とは、寸法線、部屋等を区切る線などの線の種類である。例えば、紙図面において、寸法線は一点鎖線で示され、壁は実線で示されている。
抽出部12は、情報として文字を抽出する。文字は数値を含む。抽出部12は、画像データの文字から、所定エリアの寸法情報を、情報として抽出する。寸法情報は、所定エリアの面積を演算するためのものである。
また抽出部12は、平面図の画像データの文字から、情報として、フロアを識別するフロア情報を抽出する。フロア情報とは、所定エリアのフロアを識別する情報であって、例えば1階、2階などの情報である。
また抽出部12は、画像データの線から、情報として、窓に関する窓情報を抽出する。窓情報とは、所定エリアの窓に関する情報であって、例えば窓の有無などの情報である。
抽出部12が抽出する情報を、図2を参照して例を挙げる。図2の紙図面を変換した画像データにおいて、抽出部12は、領域R1の部屋名である貸事務所という文字を抽出する。また、抽出部12は、領域R2の壁を構成する実線を抽出する。また、抽出部12は、領域R3のドアを構成する直線及び曲線を抽出する。また、抽出部12は、領域R4の窓を構成する直線及び曲線を抽出する。また、抽出部12は、領域R5の寸法情報である8250という文字を抽出する。また、抽出部12は、領域R6の各スペースを示すPS、EPS、及びDSという文字を抽出する。
なお、抽出部12は、人工知能(AI:artificial intelligence)を利用してもよい。この場合、文字、数値、オブジェクト、線種などを識別することができる学習済みのものを用いる。学習の手法は、例えば教師あり学習である。教師あり学習で用いられるモデルまたはアルゴリズムとしては、回帰分析、時系列分析、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、アンサンブル学習等が挙げられる。
(2−3)第1記憶部
第1記憶部13は、第1情報及び第2情報を記憶する。第1情報は、部屋名と空気調和機の要否とが関連付けられている。第1情報は、例えば図3に示すように、複数の部屋名と、各部屋名に基づく空気調和機の要否とが挙げられたリストである。
第2情報は、部屋名と熱負荷レベルとが関連付けられている。第2情報は、図4に示すように、複数の部屋名と、その部屋名から熱負荷レベルとが挙げられたリストである。熱負荷の高低に関するレベルは、熱負荷が相対的に高いか低いかの基準を示すものであり、図4のように高いか低いかを示してもよく、評価された数値を示してもよい。
(2−4)判断部
判断部14は、抽出部12で抽出した情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
具体的には、判断部14は、抽出部12で抽出した文字の情報から部屋名を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。また、判断部14は、抽出部12で抽出した線の情報からオブジェクトを識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。また、判断部14は、抽出部12で抽出した線の情報から部屋名を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。また、判断部14は、抽出部12で抽出した文字の情報及び線の情報から部屋名を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
ここで、オブジェクトとは、所定エリアを認識するためのものである。詳細には、オブジェクトは、所定エリアの境界を識別するためのもの、及び/または、所定エリアの熱負荷を演算するためのものである。具体例を挙げると、オブジェクトは、ドア、柱、梁、エレベータ、エレベータホール、椅子、机、給湯装置、エントランス、窓、壁及びトイレの少なくとも1つである。
判断部14は、オブジェクトを識別して、識別されたオブジェクトから、建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断してもよい。また判断部14は、オブジェクトから識別結果として部屋名を取得して、建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断してもよい。
識別されたオブジェクトから空気調和機の必要か否かを判断する例を挙げる。オブジェクトとして給湯装置が識別されると、判断部14は、給湯装置は熱負荷が大きいので、空気調和機が必要なエリアと判断する。
オブジェクトから識別結果として部屋名を取得する例を挙げる。オブジェクトとして、机及び椅子が識別されると、所定エリアは会議室、事務室などの居室という識別結果を取得する。オブジェクトとして便器が識別されると、所定エリアはトイレという識別結果を取得する。オブジェクトとして階段が識別されると、所定エリアは階段室という識別結果を取得する。オブジェクトとしてエレベータが識別されると、所定エリアはエレベータという識別結果を取得する。オブジェクトとしてエレベータが識別されると、エレベータ前の所定エリアはエレベータホールであるという識別結果を取得する。オブジェクトとして、湯沸かし器が識別されると、所定エリアは給湯室という識別結果を取得する。
判断部14は、線種及び寸法値の少なくとも一方に基づいて、部屋の区切と寸法線とを区別して所定エリアを画定する。例えば図2の紙図面を変換した画像データにおいて、領域R2は壁であり、領域R3はドアであることを考慮して、所定エリアを画定する。画定したエリアについて、判断部14は空気調和機の要否を判断する。
判断部14は、識別結果としての部屋名から空気調和機が必要か否かの判断が難しいときに、別の識別結果を用いてもよい。具体的には、オブジェクトとして窓に関する窓情報を識別する。この場合、判断部14は、所定エリアの部屋名及び窓情報を識別して、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。部屋名から空気調和機が必要か否かの判断が難しいときに、例えば、窓が有れば空気調和機が不要なエリアと判断し、窓が無ければ空気調和機が必要なエリアと判断する。
また、判断部は、識別結果としての部屋名から空気調和機が必要か否かの判断が難しいときに、第1記憶部13に格納された第1情報を用いてもよい。具体的には、判断部14は、第1記憶部13から第1情報を読み出して、第1情報に基づいて識別した部屋名から空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。
本実施形態の判断部14は、フロア情報と部屋名とを関連付けて、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。例えば、抽出部12において、文字として「1階平面図」などのフロア情報と、「会議室」などの部屋名と、を抽出できる場合には、判断部14は、1階会議室が空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。抽出部12でフロア情報を抽出できると、同じ部屋名であっても、1階か高層階かを考慮して、空気調和機の要否を判断できる。
建物の改修などの更新物件の場合、過去(更新前)の空気調和機に関する情報を利用してもよい。具体的には、判断部14は、オブジェクトとして空気調和機を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。更新物件の場合、判断部14は、過去の同じエリアに空気調和機があったことを識別すると、更新後も空気調和機が必要であると判断する。また判断部14は、過去の同じエリアに空気調和機がなかったことを識別すると、更新後も空気調和機が不要であると判断する。
ここで、判断部14が識別結果として部屋名を取得した場合に、建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する例を挙げる。所定エリアが会議室、事務室などの居室という識別結果の場合には、判断部14は、部屋名から空気調和機の必要なエリアであると判断する。所定エリアが階段室、エレベータ(EV)、パイプスペース(PS)、エレクトリックパイプスペース(EPS)、エレクトリックスペース(ES)またはダクトスペース(DS)であるという識別結果の場合には、判断部14は、部屋名から空気調和機が不要なエリアであると判断する。所定エリアがトイレ、エレベータホール及び給湯室の場合には、判断部14は、部屋名のみから空気調和機が必要か否かの判断をしない。この場合、判断部14は、例えば、第1記憶部13から部屋名と空気調和機の要否とがリストアップされた第1情報を読み出して、第1情報に基づいて空気調和機が必要か否かを判断する。
(2−5)決定部
決定部21は、判断部14で空気調和機の必要なエリアと判断されたエリアを、空気調和機の必要なエリアと決定する。
決定部21は、後述する提示部23で所定エリアに配備する空気調和機の配置を提示するために、紙図面からエリアに関する情報を取得する。エリアに関する情報とは、エリアの面積、部屋名などである。エリアに関する情報は、抽出部12及び判断部14から取得される。
また、決定部21は、建物の躯体情報を取得する。躯体情報は、抽出部12で抽出された情報から取得される。躯体情報は、例えば、壁、ガラスなどの厚み、窓の有無などである。躯体情報は、抽出部12で抽出された情報から取得される。
決定部21は、建物の立面図及び建物の矩計図の少なくとも一方から所定エリアに関する情報をさらに取得する。本実施形態では、立面図及び矩計図の少なくとも一方を変換部11が画像データに変換し、画像データから線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出部12が抽出することにより、決定部21は所定エリアの情報をさらに取得する。
なお、決定部21は、紙図面から所定エリアに関する情報を取得しているが、これに限定されない。決定部21を介さずに、後述する提示部23が所定エリアに関する情報を抽出部12等から取得してもよい。
(2−6)演算部
演算部15は、判断部14で空気調和機が必要と判断された所定エリアの熱負荷を演算する。なお、演算部15は、空気調和機が不要と判断された所定エリアの熱負荷を演算してもよい。
演算部15は、抽出部12で抽出された寸法情報から、所定エリアの面積及び熱負荷を演算する。具体的には、寸法情報から、所定エリアの面積が得られる。この面積と、所定エリアで発生する熱量とに基づいて、演算部15は熱負荷を演算する。
また、演算部15は、部屋名に基づいて所定エリアの熱負荷を演算する。例えば、部屋名から、その部屋に収容される人数を推定して、その部屋で発生する熱量を演算する。あるいは、第1記憶部13から第2情報を読み出して、第2情報に基づいて識別した部屋名から熱負荷を演算する。
また、演算部15は、躯体情報に基づいて所定エリアの熱負荷を演算する。この場合、外気負荷、太陽輻射等を考慮して熱負荷を演算できる。
(2−7)算出部
算出部16は、演算部15で演算された熱負荷から、空気調和機の必要容量を算出する。必要容量により、設置する空気調和機の形、馬力、台数等に制限を設けることができる。なお、馬力とは、例えば、空気調和機の冷房能力及び暖房能力で示される。
(2−8)第2記憶部
第2記憶部22は、複数の空気調和機の構成に関するリストを記憶する。リストは、提示する空気調和機に関する構成、及び/または、所定エリアの過去の空気調和機に関する構成を有している。提示する空気調和機に関する構成は、図5に示すように、提示する空気調和機としての室内機を選択するために、種々の室内機の形、寸法、馬力等の情報が記憶されている。なお、第2記憶部22は、種々の室外機の形、寸法、馬力等の情報をさらに記憶してもよい。所定エリアの過去の空気調和機に関する構成は、図6に示すように、過去に設置されていた空気調和機に関する情報である。具体的には、所定エリアの過去の空気調和機に関する構成は、フロア情報及び部屋名が特定された所定エリアに設置されていた、空気調和機の形、寸法、馬力、台数等の情報である。
リストは、空気調和機の設置距離に関する情報を有してもよい。この情報は、提示する空気調和機に応じて定められた禁止設置距離に関する。なお、本実施形態の空気調和機は室内機である。
(2−9)提示部
提示部23は、空気調和機が必要であると決定されたエリアに関する情報に基づいて、エリアに配備する空気調和機の配置を提示する。提示部23は、所定エリアにおいて、形、馬力、台数等が特定された空気調和機をエリアのどの位置に配置するかを提示する。
本実施形態では、提示部23は、平面図から取得したエリアに関する情報に基づいて、そのエリアに配備する空気調和機の配置を提示する。なお、平面図から取得したエリアに関する情報は、抽出部12、判断部14、演算部15及び算出部16からの情報を含む。
具体的には、提示部23は、部屋名から演算された熱負荷に基づいて空気調和機の配置を提示する。詳細には、平面図から読み取られた部屋名を考慮して、演算部15が演算した熱負荷に基づいて、提示部23は空気調和機の配置を提示する。
また、提示部23は、躯体情報から演算された熱負荷及びエリアに関する情報に基づいて、空気調和機の配置を提示する。提示部23は、エリアに関する情報として、必要な情報を選択する。
また、提示部23は、建物の立面図及び矩計図の少なくとも一方から取得したエリアに関する情報に基づいて、空気調和機の配置を提示する。具体的には、平面図に加えて、立面図及び矩計図の少なくとも一方から取得したエリアに関する情報に基づいて、提示部23は、空気調和機の配置を提示する。
また、提示部23は、平面図の名称と部屋名とを関連付けて、エリアに配備する空気調和機の配置を提示する。具体的には、平面図の名称からエリアの階を特定し、その階の部屋名を考慮して演算された熱負荷に基づいて、提示部23は、空気調和機の配置を提示する。
提示部23は、さらに算出部16で算出された必要容量に基づいて、空気調和機の配置を提示する。具体的には、必要容量から、空気調和機の形、馬力、台数などを選択する。
提示部23は、過去の空気調和機に関する構成から、提示する空気調和機の台数を算出し、算出された台数に基づいて空気調和機の配置を提示する。提示部23は、第2記憶部22から過去の空気調和機に関する構成のリストを読み出すことにより、そのエリアに設置されていた空気調和機の形、馬力、台数等が分かるので、その情報に基づいて設置する空気調和機の必要容量を算出できる。第2記憶部22から提示する空気調和機に関する構成を読み出して、新たに提示する空気調和機のリストの中から、例えば形を選択すると、必要な空気調和機の馬力及び台数が算出される。この場合、所定エリアの熱負荷を演算しなくても、新たな空気調和機の台数などを提示することができる。また、提示部23は、そのエリアに設置されていた空気調和機の形に関する情報に基づいて、新たに設置する空気調和機の形を選択することなく、同じ形の空気調和機を提示するようにしてもよい。
提示部23は、空気調和機の設置距離に基づいて、空気調和機の配置を提示する。具体的には、第2記憶部22から空気調和機の設置距離に関する情報を有するリストを読み出す。リストに基づいて、複数の空気調和機の間の距離を決める。オブジェクトとして柱、梁などを識別できる場合には、提示部23は、これらの識別結果も考慮して、複数の空気調和機の配置を提示する。
ここで、図7〜図9を参照して、提示部23が提示する空気調和機の配置の一例を挙げる。図7〜図9では、空気調和機として室内機を示す。平面視における所定エリアが図7に示す正方形及び図8に示す長方形の居室の場合、吹出方向が4方向である天井埋込型の室内機100を互いに均一な距離で配備する配置を提示部23は提示する。平面視における所定エリアが図10に示す長方形の居室であり、オブジェクトとして照明101が識別される場合、吹出方向が2方向で、照明101の形状に合う複数の室内機100を、照明101と並ぶように配備する配置を提示部23は提示する。このように、提示部23は、所定エリアの形状及び/または所定エリアに設置されている柱、梁及び/または照明101のレイアウトに基づいて、複数の室内機100の配置を提示する。
なお、提示部23は、人工知能(AI:artificial intelligence)を利用してもよい。この場合、文字、数値、オブジェクト、線種などを識別することができる学習済のものを用いる。学習の手法は、例えば教師あり学習である。教師あり学習で用いられるモデルまたはアルゴリズムとしては、回帰分析、時系列分析、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、アンサンブル学習等が挙げられる。
(3)要否判断方法及び配置提示方法
図1〜図10を参照して、一実施形態に係る空気調和機の要否判断方法及び配置提示方法を説明する。本実施形態の空気調和機の要否判断方法及び配置提示方法は、上述した空気調和機の要否判断システム10及び配置提示システム20を用いて行う。
(3−1)紙図面の入力
まず、図10に示すように、建物の紙図面を入力する(ステップS10)。紙図面は、特に限定されず、平面図などである。
(3−2)画像データへの変換
次に、変換部11により、紙図面を画像データに変換する(ステップS20)。
(3−3)線及び文字の少なくとも一方の情報の抽出
次に、抽出部12により、画像データから線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出する(ステップS30)。
(3−4)空気調和機の必要なエリアか否かの判断
次に、判断部14により、情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する(ステップS40)。
具体的には、抽出部12で抽出された情報から、部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別できるか否かを判断する(ステップS41)。この工程(S41)において部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別できない場合には、自動で空気調和機の要否が判断できないとして、手入力により空気調和機の要否を判断する。
一方、工程(S41)において部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別できる場合には、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する(ステップS42)。この工程(S42)では、上述したように、第1記憶部13から第1情報を読み出して、第1情報に基づいて識別した部屋名から空気調和機の必要なエリアか否かを判断部14により判断してもよい。
工程(S42)において、空気調和機が必要か否かの判断ができない場合には、自動で空気調和機の要否が判断できないとして、手入力により空気調和機の要否を判断する。
工程(S42)において、空気調和機が必要か否かの判断ができる場合には、空気調和機の要否を判断する(ステップS43)。この工程(S43)で、所定エリアが空気調和機の必要なエリアでないと判断されると、その判断が出力されて、システム1は終了となる。一方、所定エリアが空気調和機の必要なエリアであると判断されると、決定部21により、所定エリアは空気調和機の必要なエリアであると決定される(ステップS50)。
(3−5)空気調和機の配置の提示
次に、提示部23により、空気調和機が必要と判断されたエリアに配備する空気調和機の配置を提示する(ステップS60)。この工程(S60)では、平面図から取得したエリアに関する情報に基づいて、空気調和機の配置を提示する。
このステップS60では、図11に示すように、所定エリアの過去の空気調和機に関する構成のリストの有無を判断する(ステップS61)。なお、工程(S61)において、図5に示すような所定エリアの過去の空気調和機に関する構成のリストがある場合とは、更新物件であり、過去の所定エリアの図面が入手できる場合である。一方、所定エリアの過去の空気調和機に関する構成のリストがない場合とは、更新物件であるが、過去の所定エリアの図面が入手できない場合、及び、新規物件の場合である。
(3−5−1)過去の空気調和機に関する構成のリストがある場合
第2記憶部22は、所定エリアの過去の空気調和機に関する構成と、提示する空気調和機に関する構成と、に関するリストを記憶している。提示部23は、このリストを読み出して、過去の空気調和機に関する構成から、提示する空気調和機の台数を算出し、算出された台数に基づいて空気調和機の配置を提示する。具体的には、図6に示す過去の空気調和機に関する構成のリストから、そのエリアに設置されていた空気調和機の形、馬力、台数等が分かるので、空気調和機の必要容量が算出される(ステップS62)。次いで、図5に示す新たに提示する空気調和機のリストの中から、例えば形を選択する(ステップS63)。算出された必要容量及び形から、必要な空気調和機の馬力及び台数が算出される(ステップS64)。したがって、提示部23により、空気調和機の配置を提示できる(ステップS65)。このように、過去の空気調和機に関する構成のリストがあると、所定エリアの熱負荷の演算を省略できる。
(3−5−2)過去の空気調和機に関する構成のリストがない場合
一方、過去の空気調和機に関する構成のリストがない場合、図11に示すように、演算部15により、所定エリアの熱負荷を演算する(ステップS66)。次に、演算された熱負荷から、算出部16により空気調和機の必要容量を算出する(ステップS67)。これにより、提示部23によって、空気調和機の配置を提示できる(ステップS65)。
(4)特徴
(4−1)空気調和機の要否判断システム
本実施形態の空気調和機の要否判断システム10では、紙図面を画像データに変換することにより、建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断するための情報を画像データから抽出することができる。判断部14は、抽出した情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別することにより、所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。したがって、建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを効率良く判断できる。
特に、更新物件の場合には、CADデータが入手できず、紙図面のみが存在する場合がある。紙図面のみ存在する更新物件の場合であっても、本実施形態の要否判断システム10によれば、手作業を低減して、効率良く空気調和機の必要なエリアか否かを判断できる。
(4−2)空気調和機の配置提示システム
本実施形態の空気調和機の配置提示システム20では、建物の紙図面から、空気調和機の必要なエリアに関する情報を取得する。この情報に基づいて、所定エリアに配備する空気調和機を配置できる。このため、エリアに配備する空気調和機の設計作業における効率を向上できる。したがって、建物の紙図面から建物内の所定エリアに配備する空気調和機を効率良く提示できる。
(4−3)全体のシステム
本実施形態のシステム1では、要否判断システム10により、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する。要否判断システム10で判断された空気調和機の必要なエリアについて、配置提示システム20により、空気調和機の配置を提示する。したがって、システム1は、建物の紙図面から、空気調和機の必要なエリアに配備するレイアウトを効率良く提示できる。
(5)変形例
上述した実施形態に係る要否判断システム10は、配置提示システム20とともに用いられるシステム1としたが、これに限定されない。要否判断システム10を配置提示システム20から、独立したシステムとして用いてもよい。
また、抽出部12及び提示部23は、AIを利用してもよいことを述べたが、システム1が備える判断部14等の任意の構成も、AIを利用してもよい。システム1における複数の構成がAIを利用する場合、複数のAIは、互いに連携してもよい。
(付記)
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。
1 :システム
10 :要否判断システム
11 :変換部
12 :抽出部
13 :第1記憶部(記憶部)
14 :判断部
15 :演算部
16 :算出部
20 :配置提示システム
21 :決定部
22 :第2記憶部
23 :提示部
特開2014−10732号

Claims (13)

  1. 建物の紙図面から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する空気調和機の要否判断システム(10)であって、
    前記紙図面を画像データに変換する変換部(11)と、
    前記画像データから線及び文字の少なくとも一方の情報を抽出する抽出部(12)と、
    前記情報から部屋名及びオブジェクトの少なくとも一方を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する判断部(14)と、
    を備える、空気調和機の要否判断システム。
  2. 前記抽出部(12)は、前記画像データの文字から、前記所定エリアの寸法情報を、前記情報として抽出し、
    前記寸法情報から前記所定エリアの面積及び熱負荷を演算する演算部(15)をさらに備える、請求項1に記載の空気調和機の要否判断システム。
  3. 前記演算部により演算された熱負荷から、空気調和機の必要容量を算出する算出部(16)をさらに備える、請求項2に記載の空気調和機の要否判断システム。
  4. 前記抽出部は、前記所定エリアの窓に関する窓情報を、前記情報として抽出し、
    前記判断部(14)は、前記所定エリアの部屋名及び前記窓情報を識別して、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  5. 前記変換部(11)は、前記紙図面としての平面図を前記画像データに変換し、
    前記抽出部(12)は、前記平面図の画像データの文字から、前記情報として、フロアを識別するフロア情報を抽出し、
    前記判断部(14)は、前記フロア情報と部屋名とを関連付けて、空気調和機の必要なエリアか否かを判断する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  6. 前記判断部(14)は、前記情報から前記オブジェクトとして空気調和機を識別して、識別結果から建物内の所定エリアが空気調和機の必要なエリアか否かを判断する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  7. 前記オブジェクトは、前記所定エリアの境界を識別するためのものである、請求項1〜6のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  8. 前記オブジェクトは、前記所定エリアの熱負荷を演算するためのものである、請求項1〜7のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  9. 前記オブジェクトは、ドア、柱、梁、エレベータ、エレベータホール、椅子、机、給湯装置、エントランス、窓、壁及びトイレの少なくとも1つである、請求項1〜8のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  10. 部屋名と空気調和機の要否とが関連付けられた第1情報を記憶する第1記憶部(13)をさらに備える、請求項1〜9のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  11. 前記第1記憶部(13)は、部屋名と熱負荷レベルとが関連付けられた第2情報を記憶する、請求項1〜10のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  12. 前記判断部(14)は、線種及び寸法値の少なくとも一方に基づいて、部屋の区切と寸法線とを区別して前記所定エリアを画定する、請求項1〜11のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
  13. ユーザがアクセス可能なサーバに搭載される、請求項1〜12のいずれか1項に記載の空気調和機の要否判断システム。
JP2019099585A 2019-05-28 2019-05-28 空気調和機の要否判断システム Active JP6780739B1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019099585A JP6780739B1 (ja) 2019-05-28 2019-05-28 空気調和機の要否判断システム
PCT/JP2020/020535 WO2020241567A1 (ja) 2019-05-28 2020-05-25 空気調和機の設置支援システム
CN202080038978.0A CN113892125A (zh) 2019-05-28 2020-05-25 空调机的设置辅助系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019099585A JP6780739B1 (ja) 2019-05-28 2019-05-28 空気調和機の要否判断システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6780739B1 JP6780739B1 (ja) 2020-11-04
JP2020194352A true JP2020194352A (ja) 2020-12-03

Family

ID=73022364

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019099585A Active JP6780739B1 (ja) 2019-05-28 2019-05-28 空気調和機の要否判断システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6780739B1 (ja)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0894150A (ja) * 1994-09-28 1996-04-12 Tadashi Yamamoto 自動空調設計装置
JPH09128429A (ja) * 1995-11-01 1997-05-16 Ricoh Co Ltd 図面の寸法数値認識方法及びその装置
JP2002150051A (ja) * 2000-11-07 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空調機購入支援システム
JP2002259496A (ja) * 2001-03-01 2002-09-13 Daiwa House Ind Co Ltd インテリアプラン作成支援システム
JP2004252553A (ja) * 2003-02-18 2004-09-09 Fujitsu General Ltd 空気調和機購入支援システム
JP2007115041A (ja) * 2005-10-20 2007-05-10 Sumitomo Forestry Co Ltd 通風・温熱診断システム
JP2009020640A (ja) * 2007-07-11 2009-01-29 Daikin Ind Ltd 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム
JP2011123617A (ja) * 2009-12-09 2011-06-23 Daiwa House Industry Co Ltd 冷暖房機器選定支援システム及び冷暖房機器選定支援方法
JP2013003697A (ja) * 2011-06-14 2013-01-07 Lixil Corp 建物のシミュレーションシステム
JP2016186397A (ja) * 2015-03-27 2016-10-27 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 空調機選定支援装置及びプログラム
JP2017027434A (ja) * 2015-07-24 2017-02-02 トヨタホーム株式会社 冷暖房機器選定支援システム
JP2018081548A (ja) * 2016-11-17 2018-05-24 株式会社Lifull 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0894150A (ja) * 1994-09-28 1996-04-12 Tadashi Yamamoto 自動空調設計装置
JPH09128429A (ja) * 1995-11-01 1997-05-16 Ricoh Co Ltd 図面の寸法数値認識方法及びその装置
JP2002150051A (ja) * 2000-11-07 2002-05-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd 空調機購入支援システム
JP2002259496A (ja) * 2001-03-01 2002-09-13 Daiwa House Ind Co Ltd インテリアプラン作成支援システム
JP2004252553A (ja) * 2003-02-18 2004-09-09 Fujitsu General Ltd 空気調和機購入支援システム
JP2007115041A (ja) * 2005-10-20 2007-05-10 Sumitomo Forestry Co Ltd 通風・温熱診断システム
JP2009020640A (ja) * 2007-07-11 2009-01-29 Daikin Ind Ltd 空調機の選定方法、選定装置および選定プログラム
JP2011123617A (ja) * 2009-12-09 2011-06-23 Daiwa House Industry Co Ltd 冷暖房機器選定支援システム及び冷暖房機器選定支援方法
JP2013003697A (ja) * 2011-06-14 2013-01-07 Lixil Corp 建物のシミュレーションシステム
JP2016186397A (ja) * 2015-03-27 2016-10-27 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 空調機選定支援装置及びプログラム
JP2017027434A (ja) * 2015-07-24 2017-02-02 トヨタホーム株式会社 冷暖房機器選定支援システム
JP2018081548A (ja) * 2016-11-17 2018-05-24 株式会社Lifull 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP6780739B1 (ja) 2020-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Książek et al. Computer-aided decision-making in construction project development
Pan et al. Challenges for energy and carbon modeling of high-rise buildings: The case of public housing in Hong Kong
JP4597028B2 (ja) 通風・温熱診断システム
JP6780740B1 (ja) 空気調和機の配置提示システム
WO2020241567A1 (ja) 空気調和機の設置支援システム
KR20180015910A (ko) 건축물의 단열 및 결로 평가를 위한 bim 객체 추출 및 변환 자동화 모듈 및 그 방법
JP6780739B1 (ja) 空気調和機の要否判断システム
JP2785089B2 (ja) 家屋における照明並びにその照明用スイッチの設置位置の自動設定装置
CN116738555B (zh) 一种智能家居装饰设计系统
JP6040691B2 (ja) 省エネルギー性能評価システム、省エネルギー性能評価方法及び省エネルギー性能評価プログラム
JP2754119B2 (ja) 家屋におけるコンセント位置の自動設定装置
KR100514354B1 (ko) 온라인 인테리어 견적 방법 및 이를 이용한 시스템
Caniato et al. The impact of acoustics and energy efficiency protocols on comfort in the building industry
Basu et al. Post Occupancy Evaluation to Assess Multifamily Residential Building Energy Performance in India
WO2023282230A1 (ja) 空間情報出力方法、空間情報出力装置、及びプログラム
JP2016057654A (ja) 断熱性能算定システム
JP2004094299A (ja) ビル設備の運営管理システム
JP2003058615A (ja) 建物の保守管理システム
JP2023163995A (ja) 性能検証方法、性能検証プログラム及び性能検証システム
KR20240001514A (ko) 거주 환경을 고려한 자동 마감 설계 시스템
Khair et al. Building Performance Evaluation Techniques
KR20240036190A (ko) 인테리어 대상 공간에 대한 3d 모델링 시스템
KR20230052393A (ko) 인테리어 대상 공간에 대한 스타일 별 시뮬레이션 시스템
Bres Using a large floorplan dataset to study the impact of simulation zoning simplifications
KR20230052394A (ko) 인테리어 대상 공간에 대한 가구 배치 관련 시뮬레이션 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200525

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200707

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200907

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200915

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200928

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6780739

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151