JP2772730B2 - 生活シーン推定装置および空気調和機 - Google Patents
生活シーン推定装置および空気調和機Info
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- JP2772730B2 JP2772730B2 JP3285107A JP28510791A JP2772730B2 JP 2772730 B2 JP2772730 B2 JP 2772730B2 JP 3285107 A JP3285107 A JP 3285107A JP 28510791 A JP28510791 A JP 28510791A JP 2772730 B2 JP2772730 B2 JP 2772730B2
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- Japan
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- life scene
- scene
- candidate
- life
- room
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、家庭用の温熱環境、照
明、音、香り等を提供する機器の制御において、朝起き
てから夜寝るまでの一日における生活の様々な行動形態
を示す生活シーン毎の運転方法の切り替えを自動的に行
うようにするための生活シーン推定装置およびこれを利
用した空気調和機に関するものである。
明、音、香り等を提供する機器の制御において、朝起き
てから夜寝るまでの一日における生活の様々な行動形態
を示す生活シーン毎の運転方法の切り替えを自動的に行
うようにするための生活シーン推定装置およびこれを利
用した空気調和機に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、特に空気調和機の分野および照明
機器の分野において、室内における生活シーンに合わせ
た環境を提供する機器が商品化されているが、その多く
は生活シーン毎の運転の切り替えを利用者のスイッチ操
作により行っていた。また、赤外線センサーを用いて、
室内における熱物体の移動を検知しこれを居住者の入室
と考えて機器を作動させる装置や、特開平２−４９１０
２号公報に記載されているように、室内を複数の領域に
分けそれぞれの領域における熱物体の移動を検知する赤
外線センサーを用いて室内における在室者の位置を検出
し、その位置に向けて風向を調節する空気調和機などが
あった。
機器の分野において、室内における生活シーンに合わせ
た環境を提供する機器が商品化されているが、その多く
は生活シーン毎の運転の切り替えを利用者のスイッチ操
作により行っていた。また、赤外線センサーを用いて、
室内における熱物体の移動を検知しこれを居住者の入室
と考えて機器を作動させる装置や、特開平２−４９１０
２号公報に記載されているように、室内を複数の領域に
分けそれぞれの領域における熱物体の移動を検知する赤
外線センサーを用いて室内における在室者の位置を検出
し、その位置に向けて風向を調節する空気調和機などが
あった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
生活シーン切り替えを利用者の操作のみで行う方法で
は、日々の生活の中で生活シーンが変わる毎に機器を操
作しなくてはならず、利用者にとって面倒なものとな
り、その結果あまり使われず、機器に各生活シーン毎の
運転方法が用意されていても十分生かされていないとい
う問題があった。また、熱物体の移動のみを赤外線セン
サーで検知し機器の発停を行うものは、人間以外の物体
にも反応して機器の発停を行ってしまったり、人間が静
止している場合は検知されないという問題があった。さ
らに、在室者の位置を検出して機器を制御するものは、
その人が眠っているのか団らん中なのか起床したばかり
なのかなど生活シーンの区別がなく、それゆえこれら検
知情報に基づく運転方法の切り替えも、在室者の居場所
を中心とした制御方法でしかないという問題があった。
生活シーン切り替えを利用者の操作のみで行う方法で
は、日々の生活の中で生活シーンが変わる毎に機器を操
作しなくてはならず、利用者にとって面倒なものとな
り、その結果あまり使われず、機器に各生活シーン毎の
運転方法が用意されていても十分生かされていないとい
う問題があった。また、熱物体の移動のみを赤外線セン
サーで検知し機器の発停を行うものは、人間以外の物体
にも反応して機器の発停を行ってしまったり、人間が静
止している場合は検知されないという問題があった。さ
らに、在室者の位置を検出して機器を制御するものは、
その人が眠っているのか団らん中なのか起床したばかり
なのかなど生活シーンの区別がなく、それゆえこれら検
知情報に基づく運転方法の切り替えも、在室者の居場所
を中心とした制御方法でしかないという問題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の生活シーン推定装置は、室内における人の
状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するため
の環境検知手段と、これらの検知情報を基に少なくとも
在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動きの
特徴量を抽出する特徴抽出手段と、得られた特徴量から
在室者の一日における様々な行動形態を示す候補となる
生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生活
シーンの確定を行う生活シーン確定手段とを備えたもの
である。
に、本発明の生活シーン推定装置は、室内における人の
状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するため
の環境検知手段と、これらの検知情報を基に少なくとも
在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動きの
特徴量を抽出する特徴抽出手段と、得られた特徴量から
在室者の一日における様々な行動形態を示す候補となる
生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生活
シーンの確定を行う生活シーン確定手段とを備えたもの
である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の生活シーン推定装置は、室内における人の
状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するため
の環境検知手段と、これらの検知情報を基に特徴量を抽
出する特徴抽出手段と、得られた特徴量から候補となる
生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生活
シーンの確定を行なう生活シーン確定手段とを備えたも
のである。
に、本発明の生活シーン推定装置は、室内における人の
状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するため
の環境検知手段と、これらの検知情報を基に特徴量を抽
出する特徴抽出手段と、得られた特徴量から候補となる
生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生活
シーンの確定を行なう生活シーン確定手段とを備えたも
のである。
【０００６】
【作用】上記構成によって、本発明の生活シーン推定装
置は、一定時間の処理単位の中で、最初に複数回、人検
知手段と環境検知手段とで室内の在室者および環境状態
を計測する。次に特徴抽出手段により、在室者に関して
は特徴量として在室者の有無、人数、床面に対する位
置、姿勢、活動量を、環境に関しては検出した環境情報
が在室者の部屋使用に関する意思の現われであるかどう
かを抽出する。候補生活シーン推定手段では、現処理単
位の中で得られた特徴量と、複数の処理単位の特徴量の
時間変化を基に候補となる生活シーンを推定する。生活
シーン確定手段では、候補生活シーンの連続性および現
生活シーンとの違いを判断し、候補生活シーンの採用、
不採用を決定すると共に、入室、退室、起床、就寝とい
った在室者の状態変化を示す生活シーンを確定する。
置は、一定時間の処理単位の中で、最初に複数回、人検
知手段と環境検知手段とで室内の在室者および環境状態
を計測する。次に特徴抽出手段により、在室者に関して
は特徴量として在室者の有無、人数、床面に対する位
置、姿勢、活動量を、環境に関しては検出した環境情報
が在室者の部屋使用に関する意思の現われであるかどう
かを抽出する。候補生活シーン推定手段では、現処理単
位の中で得られた特徴量と、複数の処理単位の特徴量の
時間変化を基に候補となる生活シーンを推定する。生活
シーン確定手段では、候補生活シーンの連続性および現
生活シーンとの違いを判断し、候補生活シーンの採用、
不採用を決定すると共に、入室、退室、起床、就寝とい
った在室者の状態変化を示す生活シーンを確定する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例について、図面を参
照しながら説明する。図１は本発明の一実施例における
生活シーン推定装置の構成を示すものである。図１にお
いて、１１は推定対象となる室内、１２は室内の熱画像
を計測するための焦電型の赤外線センサー装置、１３は
室内の光を検出するための光センサー装置、１４は特徴
抽出手段であり、熱画像処理部１５と、室内の光が照明
によるものか日射によるものかを判断する環境知識化部
１６とを有する。１７は候補生活シーン推定手段であ
り、熱画像処理によって得られた特徴量の時間変位を計
算する変位量計算部１８と、候補生活シーン推定部１９
とを有する。２０は候補生活シーンの時間的な連続性と
候補シーンの性質を基に生活シーンを推定する生活シー
ン確定手段である。２５は月、曜日および時刻を得るた
めの時計・カレンダー発生手段であり、特徴抽出手段１
４は、候補生活シーン推定手段１７および生活シーン確
定手段２０に季節を含む時間情報を与える。
照しながら説明する。図１は本発明の一実施例における
生活シーン推定装置の構成を示すものである。図１にお
いて、１１は推定対象となる室内、１２は室内の熱画像
を計測するための焦電型の赤外線センサー装置、１３は
室内の光を検出するための光センサー装置、１４は特徴
抽出手段であり、熱画像処理部１５と、室内の光が照明
によるものか日射によるものかを判断する環境知識化部
１６とを有する。１７は候補生活シーン推定手段であ
り、熱画像処理によって得られた特徴量の時間変位を計
算する変位量計算部１８と、候補生活シーン推定部１９
とを有する。２０は候補生活シーンの時間的な連続性と
候補シーンの性質を基に生活シーンを推定する生活シー
ン確定手段である。２５は月、曜日および時刻を得るた
めの時計・カレンダー発生手段であり、特徴抽出手段１
４は、候補生活シーン推定手段１７および生活シーン確
定手段２０に季節を含む時間情報を与える。
【０００８】図２は生活シーン確定手段２０の構成を示
すものである。図２において、２１はＭ秒毎に候補生活
シーン推定手段１７から出力される候補生活シーンの履
歴を記憶する候補生活シーン記憶手段、２２は候補生活
シーンが連続して同一の時のみ継続時間をカウントする
カウンタ、２３は候補生活シーンおよび現在の生活シー
ンおよびカウンタ２２の値から候補生活シーンの採用、
不採用を決める生活シーン判定手段、２４は候補生活シ
ーンの変化に意味のある状態変化生活シーンに対応して
いるか否かを判定する生活シーン変化判定手段である。
すものである。図２において、２１はＭ秒毎に候補生活
シーン推定手段１７から出力される候補生活シーンの履
歴を記憶する候補生活シーン記憶手段、２２は候補生活
シーンが連続して同一の時のみ継続時間をカウントする
カウンタ、２３は候補生活シーンおよび現在の生活シー
ンおよびカウンタ２２の値から候補生活シーンの採用、
不採用を決める生活シーン判定手段、２４は候補生活シ
ーンの変化に意味のある状態変化生活シーンに対応して
いるか否かを判定する生活シーン変化判定手段である。
【０００９】次に、上記のように構成された生活シーン
推定装置についてその動作を説明する。なお、以下の動
作説明において、室内を計測してから生活シーンを確定
するまでの一処理単位時間をＭ秒とし、また処理単位Ｍ
の間に取り込む熱画像の枚数をＫ枚とする。図１におい
て、まず、処理単位の中で最初に室内１１の熱画像を赤
外線センサー装置１２を用いてＫ枚連続的に取り込む。
また、光センサー装置１３を用いて熱画像を取り込んだ
ときの室内の光の点灯状態を計測する。次に熱画像処理
部１５で取り込んだおのおのＫ枚の熱画像について静止
画処理を行い、在室者の人数、床面に対する位置、姿勢
を特徴抽出する。ここで、人数はとり得る値の範囲を
０、１、２、３以上とする。また床面に対する位置は、
室内を９等分割し、そのどの位置に在室者が位置してい
るかを抽出する。姿勢に関しては臥位（横たわってい
る）、在位（椅子または床に座っている）、立位（立っ
ている）の３分類とする。次に、取り込んだ熱画像の連
続する２枚の熱画像から得られた床面に対する在室者の
位置の変化から在室者の活動量を求める。また、熱画像
からは環境情報として基準の床面を決めるための部屋の
広さの抽出を行う。次に環境知識化部１６では、時刻と
光の点灯状態から夜間における部屋の照明使用状態を判
断する。
推定装置についてその動作を説明する。なお、以下の動
作説明において、室内を計測してから生活シーンを確定
するまでの一処理単位時間をＭ秒とし、また処理単位Ｍ
の間に取り込む熱画像の枚数をＫ枚とする。図１におい
て、まず、処理単位の中で最初に室内１１の熱画像を赤
外線センサー装置１２を用いてＫ枚連続的に取り込む。
また、光センサー装置１３を用いて熱画像を取り込んだ
ときの室内の光の点灯状態を計測する。次に熱画像処理
部１５で取り込んだおのおのＫ枚の熱画像について静止
画処理を行い、在室者の人数、床面に対する位置、姿勢
を特徴抽出する。ここで、人数はとり得る値の範囲を
０、１、２、３以上とする。また床面に対する位置は、
室内を９等分割し、そのどの位置に在室者が位置してい
るかを抽出する。姿勢に関しては臥位（横たわってい
る）、在位（椅子または床に座っている）、立位（立っ
ている）の３分類とする。次に、取り込んだ熱画像の連
続する２枚の熱画像から得られた床面に対する在室者の
位置の変化から在室者の活動量を求める。また、熱画像
からは環境情報として基準の床面を決めるための部屋の
広さの抽出を行う。次に環境知識化部１６では、時刻と
光の点灯状態から夜間における部屋の照明使用状態を判
断する。
【００１０】熱画像処理部１５で特徴抽出された人間情
報は処理単位時間だけのものであるため、この特徴量だ
けから生活シーンを推定するには短すぎる。そこで、変
位量計算部１８でＳ個の処理単位の特徴量の時間変化を
考慮にいれた代表値を計算する。ここで、変位量を計算
する時間はＦ＝Ｓ×Ｍ秒である。ここでいう代表値とは
人数の変動度Ｘ、および室内のどの位置に在室者が滞在
していることが多いかを示す位置滞在度Ｙ、さらに各在
室者の活動の度合いを示す期間活動量Ｚである。各代表
値の算出方法と生活シーン推定における意味を以下に示
す。人数変動度Ｘは、連続する各処理単位間の在室者人
数の変位の絶対値の和を、最大起こり得る人数変動の絶
対値の和で割ったものである。人数変動度Ｘが高いとい
うことは室内の生活シーンが部屋移動にともなう過渡的
な状態か、活動的な生活シーンと言える。また、人数変
動度Ｘが低いということは出入りが少ないと言える。次
に、位置滞在度Ｙは室内を９等分割し、これを配列ＹＡ
［９］と対応させ、静止画処理により得られる在室者の
位置を各処理単位毎にこの配列でカウントし、あらかじ
め定めたしきい値を越える位置を抽出する。抽出した場
所は配列ＹＡと同様に床面位置と対応関係のある配列Ｙ
［９］にセットする。在室者の滞在時間の高い位置を部
屋を基準と考えて、配列Ｙにより判断する。期間活動量
ＺはＳ個の処理単位の最大の活動量を代表値とする。期
間活動量Ｚが高いことは室内における活動的な生活シー
ンであると言え、低いことは静的な生活シーンであると
言える。
報は処理単位時間だけのものであるため、この特徴量だ
けから生活シーンを推定するには短すぎる。そこで、変
位量計算部１８でＳ個の処理単位の特徴量の時間変化を
考慮にいれた代表値を計算する。ここで、変位量を計算
する時間はＦ＝Ｓ×Ｍ秒である。ここでいう代表値とは
人数の変動度Ｘ、および室内のどの位置に在室者が滞在
していることが多いかを示す位置滞在度Ｙ、さらに各在
室者の活動の度合いを示す期間活動量Ｚである。各代表
値の算出方法と生活シーン推定における意味を以下に示
す。人数変動度Ｘは、連続する各処理単位間の在室者人
数の変位の絶対値の和を、最大起こり得る人数変動の絶
対値の和で割ったものである。人数変動度Ｘが高いとい
うことは室内の生活シーンが部屋移動にともなう過渡的
な状態か、活動的な生活シーンと言える。また、人数変
動度Ｘが低いということは出入りが少ないと言える。次
に、位置滞在度Ｙは室内を９等分割し、これを配列ＹＡ
［９］と対応させ、静止画処理により得られる在室者の
位置を各処理単位毎にこの配列でカウントし、あらかじ
め定めたしきい値を越える位置を抽出する。抽出した場
所は配列ＹＡと同様に床面位置と対応関係のある配列Ｙ
［９］にセットする。在室者の滞在時間の高い位置を部
屋を基準と考えて、配列Ｙにより判断する。期間活動量
ＺはＳ個の処理単位の最大の活動量を代表値とする。期
間活動量Ｚが高いことは室内における活動的な生活シー
ンであると言え、低いことは静的な生活シーンであると
言える。
【００１１】次に、候補生活シーン推定部１９では、変
位量計算部１８で求められた変位量、および熱画像処理
部１５で求められた特徴量、環境知識化部１６で求めら
れた変数から、候補となる生活シーンを推定する。対象
とする生活シーンの名称とその意味を図５（ａ）に示
す。
位量計算部１８で求められた変位量、および熱画像処理
部１５で求められた特徴量、環境知識化部１６で求めら
れた変数から、候補となる生活シーンを推定する。対象
とする生活シーンの名称とその意味を図５（ａ）に示
す。
【００１２】次に、図５（ａ）に示す生活シーンを推定
するためのアルゴリズムを図３を基に説明する。最初
に、ステップ３１で時間Ｆの間の人数が０か、１人以上
か判断する。もし、０であればステップ３２で候補生活
シーンは不在とする。もし、在室者がいれば、ステップ
３３で人数変動度Ｘがあらかじめ定めたしきい値より大
きいか否かを求める。人数変動度Ｘが高い場合、その継
続時間をステップ３４でカウントする。カウンタの値が
あらかじめ定められた値より大きいか否かをステップ３
５で判断し、大きい場合はステップ３６で候補生活シー
ンを活動的家事と定める。もし、カウンタの値が小さい
場合は、ステップ３７で部屋移動と考え、候補生活シー
ンは過渡とする。一方、ステップ３３の人数変動度Ｘが
しきい値より小さい場合は、ステップ３８で照明のオ
ン、オフ状態を判断する。もし、照明が点灯していない
場合は、ステップ３９で期間活動量Ｚがあらかじめ定め
たしきい値より小さいか否かを求める。大きい場合は、
ステップ４０で候補生活シーンを過渡とする。小さい場
合はステップ４１で姿勢が臥位であるか否かを求める。
臥位以外の場合は、ステップ４２で候補生活シーンをく
つろぎとする。臥位の場合は就寝と考える。ステップ３
８に戻り、照明が点灯している場合は、ステップ４４で
期間活動量Ｚがあらかじめ定めたしきい値より小さいか
否かを求める。大きい場合はステップ４５で在室者の中
に位置滞在度Ｙの高い人が居るか否かを求め、居ればス
テップ４６で候補生活シーンを団らんとし、居なければ
ステップ４７で活動的家事とする。ステップ４４に戻
り、期間活動量Ｚがしきい値より小さい場合はステップ
４８で人数が１か否かを求める。人数が複数の場合はス
テップ４９で在室者全員が位置滞在度Ｙが高いか否かを
求め、もしそうであればステップ５０で候補生活シーン
をくつろぎとする。もしそうでなければステップ５１で
団らんとする。再びステップ４８に戻り、人数が一人の
場合はステップ５２で位置滞在度Ｙが高いか否かを求め
る。位置滞在度Ｙが低い場合はステップ５３で候補生活
シーンを過渡とする。位置滞在度Ｙが高い場合はステッ
プ５４で在室者の姿勢が臥位か否かを求め、臥位ならス
テップ５５で候補生活シーンをくつろぎとし、それ以外
ならステップ５６で学びとする。
するためのアルゴリズムを図３を基に説明する。最初
に、ステップ３１で時間Ｆの間の人数が０か、１人以上
か判断する。もし、０であればステップ３２で候補生活
シーンは不在とする。もし、在室者がいれば、ステップ
３３で人数変動度Ｘがあらかじめ定めたしきい値より大
きいか否かを求める。人数変動度Ｘが高い場合、その継
続時間をステップ３４でカウントする。カウンタの値が
あらかじめ定められた値より大きいか否かをステップ３
５で判断し、大きい場合はステップ３６で候補生活シー
ンを活動的家事と定める。もし、カウンタの値が小さい
場合は、ステップ３７で部屋移動と考え、候補生活シー
ンは過渡とする。一方、ステップ３３の人数変動度Ｘが
しきい値より小さい場合は、ステップ３８で照明のオ
ン、オフ状態を判断する。もし、照明が点灯していない
場合は、ステップ３９で期間活動量Ｚがあらかじめ定め
たしきい値より小さいか否かを求める。大きい場合は、
ステップ４０で候補生活シーンを過渡とする。小さい場
合はステップ４１で姿勢が臥位であるか否かを求める。
臥位以外の場合は、ステップ４２で候補生活シーンをく
つろぎとする。臥位の場合は就寝と考える。ステップ３
８に戻り、照明が点灯している場合は、ステップ４４で
期間活動量Ｚがあらかじめ定めたしきい値より小さいか
否かを求める。大きい場合はステップ４５で在室者の中
に位置滞在度Ｙの高い人が居るか否かを求め、居ればス
テップ４６で候補生活シーンを団らんとし、居なければ
ステップ４７で活動的家事とする。ステップ４４に戻
り、期間活動量Ｚがしきい値より小さい場合はステップ
４８で人数が１か否かを求める。人数が複数の場合はス
テップ４９で在室者全員が位置滞在度Ｙが高いか否かを
求め、もしそうであればステップ５０で候補生活シーン
をくつろぎとする。もしそうでなければステップ５１で
団らんとする。再びステップ４８に戻り、人数が一人の
場合はステップ５２で位置滞在度Ｙが高いか否かを求め
る。位置滞在度Ｙが低い場合はステップ５３で候補生活
シーンを過渡とする。位置滞在度Ｙが高い場合はステッ
プ５４で在室者の姿勢が臥位か否かを求め、臥位ならス
テップ５５で候補生活シーンをくつろぎとし、それ以外
ならステップ５６で学びとする。
【００１３】以上のようなアルゴリズムでＭ秒毎に、過
去Ｆ秒間の、主に熱画像からの情報を基に現在の生活シ
ーンの候補を求める。ここで、あくまで候補としたの
は、生活シーンの中には室内で居場所を変えるとか、短
時間トイレに行くとか過渡的な生活行為が何度か行われ
るからである。在室者がこれらの過渡的な状態の時に計
測タイミングが一致した場合、相反する性質の生活シー
ンが不安定に出力されることになり、これでは、機器の
制御に生活シーンの推定結果を生かす場合、不安定な運
転となってしまう。そこで、主に熱画像から推定した生
活シーンは候補として考え、生活シーン確定手段２０
で、候補の時間的連続性を条件として生活シーンを確定
する。
去Ｆ秒間の、主に熱画像からの情報を基に現在の生活シ
ーンの候補を求める。ここで、あくまで候補としたの
は、生活シーンの中には室内で居場所を変えるとか、短
時間トイレに行くとか過渡的な生活行為が何度か行われ
るからである。在室者がこれらの過渡的な状態の時に計
測タイミングが一致した場合、相反する性質の生活シー
ンが不安定に出力されることになり、これでは、機器の
制御に生活シーンの推定結果を生かす場合、不安定な運
転となってしまう。そこで、主に熱画像から推定した生
活シーンは候補として考え、生活シーン確定手段２０
で、候補の時間的連続性を条件として生活シーンを確定
する。
【００１４】図４は生活シーン確定手段２０におけるア
ルゴリズムである。ここで、現在時刻をｔ、一時点前の
処理単位における時刻をｔ−１、候補生活シーンをＢ、
生活シーン確定手段２０の出力する生活シーンを出力生
活シーンＡとする。Ａのとり得る生活シーンは図５
（ａ）に示したように在室者が同類の生活行為をとり続
けている状態を意味する状態的生活シーンと、図５
（ｂ）に示すように状態生活シーンの変化に意味のある
状態変化生活シーンに大別される。最初に、ステップ６
１において時刻ｔで出力された候補生活シーンが時刻ｔ
−１における生活シーンと異なるか否かを判断する。も
し同一であればステップ６２で時刻ｔにおける出力生活
シーンＡは時刻ｔ−１における出力生活シーンＡと同一
とする。もし、異なればステップ６３で時刻ｔでの候補
生活シーンＢと、記憶してある時刻ｔ−１の候補生活シ
ーンＢとが同一か否かを判断する。もし異なればステッ
プ６４でカウンタをクリアしてステップ６２で時刻ｔに
おける出力生活シーンＡは時刻ｔ−１における出力生活
シーンＡと同一とする。ステップ６３で同一の場合は、
ステップ６５で候補生活シーンＢを出力生活シーンＡと
して採用するための継続時間条件となるしきい値をセッ
トする。その際、出力生活シーンＡから候補生活シーン
Ｂへの変化関係に基づいて、あらかじめしきい値をテー
ブル化して定めておき、このテーブルよりしきい値を定
める。そしてステップ６６で候補生活シーンＢの継続時
間をカウントする。次にステップ６７でカウンタがステ
ップ６５で定めたしきい値より大きいか否かを判断す
る。もし、しきい値より小さい場合は候補生活シーンＢ
が採用するまで十分時間が経っていないと判断し、ステ
ップ６２で時刻ｔにおける出力生活シーンＡは時刻ｔ−
１における出力生活シーンＡと同一とする。もしステッ
プ６７でしきい値を越えた場合はステップ６８で時刻ｔ
における候補生活シーンＢを時刻ｔにおける出力生活シ
ーンＡとして採用し、カウンタはクリアする。そして、
ステップ６９では時刻ｔ−１での出力生活シーンＡと時
刻ｔでの出力生活シーンＡの変化から状態変化生活シー
ンに該当するか否かを判断する。状態変化生活シーンの
該当条件は図５（ｂ）に示す。最後にステップ７０で時
刻ｔにおける候補生活シーンＢを記憶する。
ルゴリズムである。ここで、現在時刻をｔ、一時点前の
処理単位における時刻をｔ−１、候補生活シーンをＢ、
生活シーン確定手段２０の出力する生活シーンを出力生
活シーンＡとする。Ａのとり得る生活シーンは図５
（ａ）に示したように在室者が同類の生活行為をとり続
けている状態を意味する状態的生活シーンと、図５
（ｂ）に示すように状態生活シーンの変化に意味のある
状態変化生活シーンに大別される。最初に、ステップ６
１において時刻ｔで出力された候補生活シーンが時刻ｔ
−１における生活シーンと異なるか否かを判断する。も
し同一であればステップ６２で時刻ｔにおける出力生活
シーンＡは時刻ｔ−１における出力生活シーンＡと同一
とする。もし、異なればステップ６３で時刻ｔでの候補
生活シーンＢと、記憶してある時刻ｔ−１の候補生活シ
ーンＢとが同一か否かを判断する。もし異なればステッ
プ６４でカウンタをクリアしてステップ６２で時刻ｔに
おける出力生活シーンＡは時刻ｔ−１における出力生活
シーンＡと同一とする。ステップ６３で同一の場合は、
ステップ６５で候補生活シーンＢを出力生活シーンＡと
して採用するための継続時間条件となるしきい値をセッ
トする。その際、出力生活シーンＡから候補生活シーン
Ｂへの変化関係に基づいて、あらかじめしきい値をテー
ブル化して定めておき、このテーブルよりしきい値を定
める。そしてステップ６６で候補生活シーンＢの継続時
間をカウントする。次にステップ６７でカウンタがステ
ップ６５で定めたしきい値より大きいか否かを判断す
る。もし、しきい値より小さい場合は候補生活シーンＢ
が採用するまで十分時間が経っていないと判断し、ステ
ップ６２で時刻ｔにおける出力生活シーンＡは時刻ｔ−
１における出力生活シーンＡと同一とする。もしステッ
プ６７でしきい値を越えた場合はステップ６８で時刻ｔ
における候補生活シーンＢを時刻ｔにおける出力生活シ
ーンＡとして採用し、カウンタはクリアする。そして、
ステップ６９では時刻ｔ−１での出力生活シーンＡと時
刻ｔでの出力生活シーンＡの変化から状態変化生活シー
ンに該当するか否かを判断する。状態変化生活シーンの
該当条件は図５（ｂ）に示す。最後にステップ７０で時
刻ｔにおける候補生活シーンＢを記憶する。
【００１５】以上のように本実施例によれば、人検知手
段である焦電型の赤外線センサー装置１２および特徴抽
出手段１４を設けることにより在室者の人数、床面に対
する位置、姿勢、活動量を検知し、また環境検知手段で
ある光センサー装置１３により室内の光を検出し、さら
に得られた特徴量および時間情報から候補となる生活シ
ーンを推定する生活シーン候補推定手段１７と、候補生
活シーンの時間的な連続性と候補シーンの性質を基に生
活シーンを確定する生活シーン確定手段２０とを設ける
ことで、より実態に近い生活シーンを推定できる。ま
た、候補生活シーンの確定時に、その時間的継続性を条
件とすることで、安定的な生活シーンの中に現れる部屋
移動などの短時間の過渡的な在室者の生活行為に関して
も不安定にならないようにすることができる。
段である焦電型の赤外線センサー装置１２および特徴抽
出手段１４を設けることにより在室者の人数、床面に対
する位置、姿勢、活動量を検知し、また環境検知手段で
ある光センサー装置１３により室内の光を検出し、さら
に得られた特徴量および時間情報から候補となる生活シ
ーンを推定する生活シーン候補推定手段１７と、候補生
活シーンの時間的な連続性と候補シーンの性質を基に生
活シーンを確定する生活シーン確定手段２０とを設ける
ことで、より実態に近い生活シーンを推定できる。ま
た、候補生活シーンの確定時に、その時間的継続性を条
件とすることで、安定的な生活シーンの中に現れる部屋
移動などの短時間の過渡的な在室者の生活行為に関して
も不安定にならないようにすることができる。
【００１６】また、このような生活シーン推定装置を空
気調和機の制御部に組み込むことにより、より細かな空
調制御を行なうことができる。特に、本願出願人が先に
出願した特願平３−２１６８４７号明細書に記載した
「空気調和機制御装置」に本装置を組み込み、本装置の
出力をそれぞれ「操作内容推測手段」および「学習手
段」に入力することにより、より快適な自動空調運転を
実現することができる。
気調和機の制御部に組み込むことにより、より細かな空
調制御を行なうことができる。特に、本願出願人が先に
出願した特願平３−２１６８４７号明細書に記載した
「空気調和機制御装置」に本装置を組み込み、本装置の
出力をそれぞれ「操作内容推測手段」および「学習手
段」に入力することにより、より快適な自動空調運転を
実現することができる。
【００１７】
【発明の効果】以上のように本発明は、室内における人
の状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するた
めの環境検知手段と、これらの検知情報を基に少なくと
も在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動き
の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、得られた特徴量か
ら在室者の一日における様々な行動形態を示す候補とな
る生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生
活シーンの確定を行う生活シーン確定手段とを備えてい
るので、在室者の朝起きてから夜寝るまでの一日におけ
る細かな行動形態を示す生活シーンを推定できるととも
に、その情報に基づいてきめ細かな制御が可能な空気調
和機を実現できるものである。
の状態を検知する人検知手段と、室内環境を検知するた
めの環境検知手段と、これらの検知情報を基に少なくと
も在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動き
の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、得られた特徴量か
ら在室者の一日における様々な行動形態を示す候補とな
る生活シーンを推定する候補生活シーン推定手段と、生
活シーンの確定を行う生活シーン確定手段とを備えてい
るので、在室者の朝起きてから夜寝るまでの一日におけ
る細かな行動形態を示す生活シーンを推定できるととも
に、その情報に基づいてきめ細かな制御が可能な空気調
和機を実現できるものである。
【図１】本発明の一実施例における生活シーン推定装置
の構成を示す概略ブロック図
の構成を示す概略ブロック図
【図２】同実施例における生活シーン推定手段の構成を
示す概略ブロック図
示す概略ブロック図
【図３】同実施例における候補生活シーン推定アルゴリ
ズムを示すフローチャート
ズムを示すフローチャート
【図４】同実施例における生活シーン確定アルゴリズム
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図５】（ａ）同実施例における候補生活シーンの名称
とその意味を示す一覧図 （ｂ）同実施例における状態変化生活シーンの名称とそ
の条件を示す一覧図
とその意味を示す一覧図 （ｂ）同実施例における状態変化生活シーンの名称とそ
の条件を示す一覧図
１１ 室内 １２ 赤外線センサー装置（人検知手段） １３ 光センサー装置（環境検知手段） １４ 特徴抽出手段 １５ 熱画像処理部 １６ 環境知識化部 １７ 候補生活シーン推定手段 １８ 変位量計算部 １９ 候補生活シーン推定部 ２０ 生活シーン確定手段 ２１ 候補生活シーン記憶手段 ２２ カウンタ ２３ 生活シーン判定手段 ２４ 生活シーン変化判定手段 ２５ 時計・カレンダー発生手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 赤 嶺 育 雄 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (72)発明者 清 水 真 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (72)発明者 藤 原 克 彦 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平２−254246（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−254247（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−310249（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−291040（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−225143（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) F24F 11/02
Claims (8)
- 【請求項１】 室内における人間情報を検知する人検知
手段と、室内における環境情報を検知する環境検知手段
と、検知された人間情報および環境情報から少なくとも
在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動きの
特徴となる量を抽出および計算する特徴抽出手段と、特
徴抽出手段より得られた特徴量および時間情報から在室
者の一日における様々な行動形態を示す生活シーンのう
ちのどの行動形態であるかを推定する候補生活シーン推
定手段と、候補生活シーンの時間的な連続性と候補生活
シーンの性質を基に生活シーンを確定する生活シーン確
定手段とを備えた生活シーン推定装置。 - 【請求項２】 月、曜日および時刻を得るための時計・
カレンダー発生手段を備えた請求項１記載の生活シーン
推定装置。 - 【請求項３】 人検知手段が室内の熱画像を取り込む焦
電型の赤外線センサー装置であり、特徴抽出手段により
少なくとも在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿
勢、動きを前記熱画像より抽出することを特徴とする請
求項１または２記載の生活シーン推定装置。 - 【請求項４】 検知する生活シーンが状態的生活シーン
として不在、睡眠、団らん、学び、くつろぎ、活動的家
事であり、状態変化生活シーンとして起床、就寝、入
室、退室であることを特徴とする請求項１から３のいず
れかに記載の生活シーン推定装置。 - 【請求項５】 環境検知手段が室内照明の点灯状態を検
知することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記
載の生活シーン推定装置。 - 【請求項６】 生活シーン確定手段が候補生活シーン推
定手段より得られる候補生活シーンを記憶する候補生活
シーン記憶手段と、候補生活シーンの時間的継続性をカ
ウントするカウンタと、候補生活シーンの状態的生活シ
ーンとしての決定を判断する生活シーン判定手段と、候
補生活シーンと現在までの生活シーンの変化関係から状
態変化生活シーンの発生を判断する生活シーン変化判定
手段を有することを特徴とする請求項１から５までのい
ずれかに記載の生活シーン推定装置。 - 【請求項７】 室内を計測してから生活シーンの推定を
行う一連の処理を一つの処理単位とした場合、候補生活
シーンを決めるために、複数の処理単位にまたがる量と
して、特徴抽出手段から得られる部屋内の人数の変動の
大きさを表わす人数変動度と、在室者が部屋内のどの位
置に滞在していることが長いかを表わす位置滞在度と、
複数の処理単位の活動量の最大値を表わす期間活動量と
を用いることを特徴とする請求項１から６までのいずれ
かに記載の生活シーン推定装置。 - 【請求項８】 請求項１から７までのいずれかに記載の
生活シーン推定装置を組み込んだ空気調和機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3285107A JP2772730B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 生活シーン推定装置および空気調和機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3285107A JP2772730B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 生活シーン推定装置および空気調和機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05118613A JPH05118613A (ja) | 1993-05-14 |
| JP2772730B2 true JP2772730B2 (ja) | 1998-07-09 |
Family
ID=17687213
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3285107A Expired - Lifetime JP2772730B2 (ja) | 1991-10-30 | 1991-10-30 | 生活シーン推定装置および空気調和機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2772730B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002092029A (ja) | 2000-09-20 | 2002-03-29 | Denso Corp | ユーザ情報推定装置 |
| JP4036090B2 (ja) * | 2002-03-29 | 2008-01-23 | 松下電工株式会社 | モニタリングシステム |
| JP4497346B2 (ja) * | 2003-11-20 | 2010-07-07 | ソニー・エリクソン・モバイルコミュニケーションズ株式会社 | 電子機器制御装置、電子機器制御システム |
| JP2008209091A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 換気扇 |
| JP5466209B2 (ja) * | 2011-08-03 | 2014-04-09 | 日立アプライアンス株式会社 | 空気調和機 |
| JP5575317B2 (ja) * | 2013-09-09 | 2014-08-20 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機 |
| WO2018203375A1 (ja) * | 2017-05-01 | 2018-11-08 | 三菱電機株式会社 | 空調制御装置、空調制御システム、および、制御方法 |
| WO2020202425A1 (ja) * | 2019-04-01 | 2020-10-08 | 三菱電機株式会社 | 滞在判定装置、滞在判定方法及び滞在判定プログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2583973B2 (ja) * | 1988-06-07 | 1997-02-19 | 松下電器産業株式会社 | 自動空調機 |
| JP2578972B2 (ja) * | 1989-03-27 | 1997-02-05 | 松下電器産業株式会社 | 在室パターン予測装置 |
| JPH02254246A (ja) * | 1989-03-27 | 1990-10-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 空気調和機の制御装置 |
-
1991
- 1991-10-30 JP JP3285107A patent/JP2772730B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05118613A (ja) | 1993-05-14 |
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