JP5406006B2 - 人数推定装置及び人数推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、在室人数を推定する人数推定装置等に関し、特に、安価かつ簡便に在室人数を推定することができ、無人であることを正確に判定できる人数推定装置等に関する。

従来、省エネルギー、セキュリティー等の観点から在室人数の管理を行うための手法が種々提案されている。

その中の一つの手法としてＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグを利用したものがある。この手法は、ＲＦＩＤタグをリーダーに読ませ、その入室情報をイントラネットを介してデータベースに保存し、在室人数を判断しようとするものである。

また他の手法として、照明の制御等に用いられる人感センサを利用するものも提案されており、当該手法は、部屋の出入口に複数のセンサを設置し、それらの検出時刻の差から進行方向を推定して入退出を管理しようとするものである。

さらに他の手法としては、画像解析技術を用いた人数推定方法が提案されている。

また、他の手法として、無線端末を利用したものがある。当該手法は、各人に専用の無線端末を携帯させ、受信用無線端末を部屋や廊下に設置して人の位置を推定することから在室人数を導き出そうとするものである。

一方、下記特許文献１−３には、赤外線センサを用いた在室等の検知に係る手法が提案されている。

また、下記非特許文献１には、環境センサネットワークを利用した消費電力削減システムの提案の中で、ＣＯ_２濃度から人数の把握をすることが示されている。

特開平６−２５８４５４号公報 特開平１０−３９０４４号公報 特開２００２−３５０５５５号公報

立川智一他、「環境センサネットワークを利用した消費電力削減システムの制御アルゴリズム」、日本機械学会 関東支部 第１４期 総会講演会 講演論文集、平成２０年３月、通計番号Ｎｏ．０８０-１、ｐ．４５９−４６０

しかしながら、上述したＲＦＩＤタグを用いる方法では、各人がＲＦＩＤタグを持つ必要があるため用途によっては現実的でなく、各個人の行動把握が可能となることからプライバシー保護の点で課題がある。

また、上記人感センサを用いる手法では、在室人数を推定する場合には、上述のように人の移動方向を見るために設置上の制約があり、場所によっては推定が難しい場合がある。

また、上記画像解析技術を用いる手法の場合には、リアルタイムに画像を解析するのに十分な計算資源を必要とするため、システム導入コストが高額になってしまうという課題がある。

さらに、上記無線端末を利用する手法は、各人が専用の端末を携帯する必要があるためコスト面で課題があり、また、誤差も比較的大きい。

また、上記非特許文献１に示されるようなＣＯ_２濃度を用いる手法は、判定に時間がかかる、推定人数に誤差が生じるといった課題があり、特に、空調管理や照明の制御等、無人であるか否かが重要な要因である目的に当該推定結果を用いるには問題があった。

そこで、本発明の目的は、在室人数を推定する人数推定装置であって、安価かつ簡便に在室人数を推定することができ、無人であることを正確に判定できる人数推定装置、等を提供することである。

上記の目的を達成するために、本発明の一つの側面は、在室人数を推定する人数推定装置が、前記推定の対象となる部屋における人の動作を検知する人感検知手段と、前記部屋内のＣＯ_２濃度を測定するＣＯ_２濃度測定手段と、前記人感検知手段の検知結果に基づいて、前記部屋の在室人数が０であると推定し、前記在室人数が０であると推定しない場合に、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づいて前記在室人数を推定する制御手段とを有する、ことである。

更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記制御手段による、前記人感検知手段の検知結果に基づく前記部屋の在室人数が０であるとの推定は、前記検知結果が、所定時間連続して前記人の動作を検知しないことを示している場合になされる、ことを特徴とする。

更に、上記の発明において、好ましい態様は、前記所定時間は、在室人数が１である場合に当該時間内に人が少なくとも１回動作する確率が１に近い時間である、ことを特徴とする。

更にまた、上記の発明において、好ましい態様は、前記制御手段は、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定結果が０以下である場合には、前記在室人数を１と推定する、ことを特徴とする。

また、上記の発明において、その好ましい態様は、前記制御手段による、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定は、第一時刻の前記部屋におけるＣＯ_２濃度を、当該部屋における換気量を考慮した、前記第一時刻よりも前の第二時刻における前記ＣＯ_２濃度からの影響と前記部屋におけるＣＯ_２の発生からの影響、に基づいて表す関係式に、前記ＣＯ_２濃度測定手段によって測定された異なる２時刻におけるＣＯ_２濃度を、前記第一時刻と前記第二時刻の濃度として代入して、前記部屋に存在する人の数を求めることによってなされる、ことを特徴とする。

更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記制御手段は、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定に用いる、前記部屋の外部のＣＯ_２濃度と前記部屋の換気量を、前記人感検知手段の検知結果に基づいて前記部屋が無人であると推定した際の、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づいて定める、ことを特徴とする。

また、上記の発明において、一つの態様は、前記人感検知手段は、赤外線センサである、ことを特徴とする。

上記の目的を達成するために、本発明の別の側面は、人感検知手段とＣＯ_２濃度測定手段と制御手段を備え、在室人数を推定する人数推定装置における人数推定方法が、前記人感検知手段が、前記推定の対象となる部屋における人の動作を検知する工程と、前記ＣＯ_２濃度測定手段が、前記部屋内のＣＯ_２濃度を測定する工程と、前記制御手段が、前記人感検知手段の検知結果に基づいて、前記部屋の在室人数が０であると推定し、前記在室人数が０であると推定しない場合に、前記ＣＯ_２濃度測定手段の測定結果に基づいて前記在室人数を推定する工程とを有する、ことである。

本発明の更なる目的及び、特徴は、以下に説明する発明の実施の形態から明らかになる。

本発明を適用した人数推定装置を使用した環境情報取得システムの本実施の形態例に係る構成図である。 人数推定装置１の本実施の形態例に係る構成図である。 人数推定装置１が行う在室人数の推定処理の処理手順を例示したフローチャートである。 在室者が動作を起こすまでの経過時間と在室人数の関係を示したグラフである。 部屋のＣＯ_２濃度と換気量の関係を説明するための図である。 ＣＯ_２濃度センサ１１の測定結果の一例を在室人数と共に示した図である。 検証実験で用いた部屋のＣＯ_２濃度の測定値と推定式によるＣＯ_２濃度値を時系列に示したグラフである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、図において、同一又は類似のものには同一の参照番号又は参照記号を付して説明する。

図１は、本発明を適用した人数推定装置を使用した環境情報取得システムの本実施の形態例に係る構成図である。図１に示す人数推定装置１が本発明を適用した装置であり、在室人数が０であるとの推定は赤外線センサの検出値に基づいて行い、在室人数が０であると推定できない場合には、ＣＯ_２濃度センサの測定値に基づいて在室人数の推定を行って、無人であることを正確に判定できるようにすると共に、安価かつ簡便な推定装置を提供しようとするものである。

図１に示すように、本人数推定装置１は在室人数を推定する部屋２（閉空間）の内部に設置される。本実施の形態例では、当該人数推定装置１を使用する場合の一例としての、環境情報取得システム１００を示し、当該システムでは、複数の部屋２のそれぞれに当該人数推定装置１が設置され、図１に示すように、それらが、環境情報サーバ３とネットワーク４で接続される。

人数推定装置１の詳細については後述するが、当該装置で取得された各部屋２の在室人数、二酸化炭素濃度、換気量等の情報が、適宜、ネットワーク４を介して環境情報サーバ３に送信され、これらの情報が環境情報サーバ３に使用可能な状態で保持される。そして、保持されたこれらの情報は、例えば、人数推定装置１が設置される各部屋２の空調制御や環境把握に用いることができる。なお、部屋２には、図示していないが、空調設備、人の出入りのためのドア、窓などがある。また、環境情報サーバ３は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムで構成することができ、ネットワーク４は、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等で構成することができる。

図２は、人数推定装置１の本実施の形態例に係る構成図である。図２に示すように、人数推定装置１は、ＣＯ_２濃度センサ１１、制御部１２、操作部１３、Ｉ／Ｆ部１４及び赤外線センサ１５を備える。

ＣＯ_２濃度センサ１１は、部屋２の二酸化炭素濃度を測定するセンサである。当該センサには市販されている従来装置を用いることができ、その測定原理は、二酸化炭素が吸収しやすい波長の光を測定対象に当て、吸収されなかった光の量から二酸化炭素濃度を検出するというものである。かかるＣＯ_２濃度センサ１１は、所定の時間間隔(例えば、５秒間隔)で二酸化炭素の濃度測定を行い、測定結果を、随時、制御部１２に通知する。

制御部１２は、一般的なマイクロコンピュータ等で構成することができ、図２に示すように、ＣＰＵ１２１、ＲＯＭ１２２、ＲＡＭ１２３等を備える。本制御部１２は、後述する赤外線センサ１５及び上記ＣＯ_２濃度センサ１１の検出値を用いて、本人数推定装置１が推定する部屋２の在室人数を決定する部分である。当該制御部１２で行われる在室人数の推定処理、また、そのための準備（キャリブレーション）の詳細については後述する。ＲＯＭ１２２には、上記処理の手順を示すプログラムやデータが格納され、ＣＰＵ１２１は、当該ＲＯＭ１２２に格納されるプログラムに従って上記各処理を実行する。ＲＡＭ１２３は、上記処理の過程で必要なデータ等を一時的に保持する。

次に、操作部１３は、本人数推定装置１のユーザとのインターフェースであり、ユーザが上記制御部１２での処理に必要な各パラメータ値を入力する際や、制御部１２での処理結果を、すなわち、推定された在室人数等をユーザに表示する際に用いられる。図２に示すように、操作部１３には、表示パネル１３１及び操作ボタン１３２が備えられ、それぞれ、上記ユーザへの表示及びユーザによる入力に用いられる。

Ｉ／Ｆ部１４は、本人数推定装置１と外部とのインターフェースを司る部分であり、ここでは、前述した環境情報サーバ３との通信が当該Ｉ／Ｆ部１４を介して行われる。具体的には、本人数推定装置１での在室人数の推定結果、二酸化炭素濃度の測定結果等が環境情報サーバ３に送信され、また、必要であれば、環境情報サーバ３から上記推定処理に必要なパラメータ値が人数推定装置１に送信されてＲＡＭ１２３等に設定される。

最後に、赤外線センサ１５は、いわゆる人感センサとして照明の自動ＯＮ・ＯＦＦなどに用いられる従来装置を利用することができ、当該センサでは、焦電効果を利用して人などの動作（動き）を検知することができる。赤外線センサ１５は、所定の時間間隔(例えば、０．３秒間隔)でセンシングを行い、上記制御部１２からの問い合わせに対して、上記動作を検知した場合には１を、動作を検知しない場合には０を返信する。また、当該赤外線センサ１５は、部屋２全体の人の動きを検知できるような数と位置で部屋２内に設けられる。ここでは、一例として、４つの赤外線センサ１５を部屋２の天井に配置し、それらと人数推定装置１本体とは有線又は無線で通信可能に接続される。なお、ここでは、人感センサとして赤外線センサを用いるが、超音波センサ、可視光センサ等を用いることもできる。

以上説明したような構成を有する本実施の形態例における環境情報取得システム１００では、人数推定装置１で行われる在室人数の推定処理に特徴があり、以下、その具体的な内容について説明する。

図３は、人数推定装置１が行う在室人数の推定処理の処理手順を例示したフローチャートである。まず、図３に基づいて、当該推定処理の全体の処理手順について説明する。

人数推定装置１の電源を投入する操作等により人数推定処理が開始されると、制御部１２は、部屋２の推定在室人数ｎを０とする初期化を行う（ステップＳ１）。次に、制御部１２は、待機時間Ｔ_ｈなるものを設定する（ステップＳ２）。かかる待機時間Ｔ_ｈは、当該時間の間に人の動作が検知されなければ部屋２が無人であると判断できる十分な長さの時間である。この待機時間Ｔ_ｈの値は、所定の関係式によって求めるが当該関係式及び待機時間Ｔ_ｈの値の決定方法については後述する。制御部１２は、前回の推定処理で得られた推定在室人数ｎによって、この待機時間Ｔ_ｈの値を設定する。具体的には、前回の推定在室人数ｎが０であれば待機時間Ｔ_ｈの値を０に設定し、前回の推定在室人数ｎが１以上であれば待機時間Ｔ_ｈの値を上記関係式に基づいて決定した値に設定する。

次に、人数推定装置１では、部屋２内のＣＯ_２濃度の測定及び動作の検出を行う（ステップＳ３）。前述の通り、ＣＯ_２濃度センサ１１はここでは５秒間隔でＣＯ_２濃度の測定を行うので、当該ステップは５秒間隔で実行され、従って、以下に説明する人数決定処理の各ステップも５秒間隔で行われる。よって、ここで説明する例では、５秒間隔で在室人数の推定処理がなされることになる。

ＣＯ_２濃度の測定は、具体的には、ＣＯ_２濃度センサ１１の測定値が制御部１２に送られて、ＲＡＭ１２３に測定時刻と共に記録される。また、部屋２内の動作の検出は、上述した赤外線センサ１５の検知した値を制御部１２が取得して、ＲＡＭ１２３に検知時刻と共に記録する。前述の通り、ここで示す例では、０．３秒毎に赤外線センサ１５の検知した値（１又は０）が得られるので、その度に当該取得と記録が実施され、当該ステップＳ３では、新たに５秒分の値が記録されていることになる。

次に、制御部１２は、前回人数の推定を行った以降、すなわち、この例では、この時点までの５秒間に、人の動作があったか否かを判定する（ステップＳ４）。具体的には、上記この５秒間に新たに記録された赤外線センサ１５の検知値（１又は０）をチェックする。当該チェックの結果、全ての上記検知値が０であれば、人の動作無しと判定して処理がステップＳ５に移行する。一方、上記検知値に１があれば人の動作有りと判定して処理がステップＳ６に移行する。

ステップＳ５では、制御部１２は、上述した待機時間Ｔ_ｈ中であるか否かを判定する。具体的には、上記記録された赤外線センサ１５の検知値をチェックし、その値が１であった最新の時刻から、その時点での時刻までに上記設定されている待機時間Ｔ_ｈが経過しているか否かをチェックする。換言すれば、その時点まで、０の上記赤外線センサ１５の検知値が連続して記録されている期間が上記待機時間Ｔ_ｈを超えているか否かをみる。

そして、上記待機時間Ｔ_ｈが経過している、又は、上記待機時間Ｔ_ｈを超えていると判定した場合には（ステップＳ５のＮｏ）、制御部１２は、待機時間Ｔ_ｈ中でないと判断し、部屋２が無人であると判断できる十分な時間、人の動作が検知されなかったので、部屋２が無人であると判定し、ｎ＝０として、今回の在室人数推定処理を終了する（ステップＳ１０）。

一方、上記待機時間Ｔ_ｈが経過していない、又は、上記待機時間Ｔ_ｈを超えていないと判定した場合には（ステップＳ５のＹｅｓ）、制御部１２は、待機時間Ｔ_ｈ中であると判断し、処理がステップＳ６に移行する。すなわち、赤外線センサ１５の検知結果では、この時点で部屋２が無人であると判断できないので、ＣＯ_２濃度に基づく在室人数の推定を実行する。

当該ＣＯ_２濃度に基づく推定処理は、上記記録されたＣＯ_２濃度センサ１１の測定値に基づいて行うが具体的な処理内容については後述する。

制御部１２は、次に、当該ＣＯ_２濃度に基づく推定の結果が１以上であるか否か、すなわち、推定した在室人数ｎが０よりも大きいか否かをチェックし（ステップＳ７）、１以上であれば（ステップＳ７のＹｅｓ）、上記ＣＯ_２濃度に基づいて推定した人数を今回の推定結果として、今回の在室人数推定処理を終了する（ステップＳ８）。

一方、推定した在室人数ｎが０よりも大きくない場合には（ステップＳ７のＮｏ）、在室人数ｎ＝１として、今回の在室人数推定処理を終了する（ステップＳ９）。この場合には、上述した赤外線センサ１５の検知結果に基づいて部屋２が無人であると判断されていないので、ＣＯ_２濃度に基づく推定により無人であるとの結果が出ても無人であると判定しない。

以上のようにして今回の推定処理が終了するが、人数推定装置１の電源がＯＦＦにされるなど当該処理を終了する旨の指示がなされるまで、上記ステップＳ２からの処理が繰り返し実行され、所定の時間間隔で（ここでは５秒毎に）推定結果が得られる。そして、制御部１２は、各推定結果を、ＲＡＭ１２３に記録する。

その後、上記処理を終了する旨の指示がなされた時点で在室人数の推定処理が終了する。

次に、上述した待機時間Ｔ_ｈについて説明する。まず、部屋にいる人が所定時間Ｔ内に動作を起こす確率Ｐが指数分布に従うものと仮定して、当該確率Ｐを下記（１）式で表わす。

Ｐ＝１−ｅｘｐ（−ｎλＴ） （１）
ここで、Ｔ：経過時間、λ：単位時間に人間１人が動作を起こす確率、ｎ：在室人数、及び、Ｐ：Ｔ内に在室者が動作を起こす確率、である。

そして、上記（１）式を変形すると、下記（２）式が得られる。

Ｔ＝−ｌｎ（１−Ｐ）／（ｎλ） （２）
当該（２）式において、Ｐ＝１であるときのＴは、ｎ人の在室者のうちいずれかの人が必ず動作を起こす経過時間であり、実際にこの時間を経過しても動作が起こらない場合には在室者はｎ人よりも少ないと判断できる。ただし、Ｐ＝１であるときのＴはその値が無限大となってしまうため、概ね動作を起こすであろう経過時間Ｔを求めるため、ここでは、Ｐ＝０．９５とする。また、上記（２）式において、λを実験値に基づき１／６０（回／秒・人）とする。

このようにしてＰとλの値を定めた（２）式は、在室者の誰かが概ね動作を起こすであろう経過時間Ｔを在室人数ｎを変数として表わした式となる。図４は、在室者が動作を起こすまでの経過時間と在室人数の関係を示したグラフである。図４において、三角形のプロット点は、上記Ｐとλの値を定めた（２）式による経過時間Ｔと在室人数ｎの関係を示している。一方、図４において丸のプロット点は、実験値を示している。すなわち、各在室人数の時に実際に動作が発生するまでの時間を計測しプロットしたものである。

双方を比較するとよく一致しており、従って、在室者が動作を起こすまでの時間を求めるのに上記Ｐとλの値を定めた（２）式を用いることができると考えられる。そこで、ここでは、Ｐ＝０．９５、λ＝１／６０としたときの上記（２）式において、ｎ＝１とした場合の経過時間Ｔを、在室者がいる時に動作が発生するであろう経過時間と定め、上述した待機時間Ｔ_ｈをこの値とした。当該経過時間Ｔが経過しても動作が発生しない場合には、概ね在室人数が１よりも少ない、すなわち、無人であると考えられるので、この値を上記待機時間Ｔ_ｈとして採用することができる。

次に、ＣＯ_２濃度に基づく在室人数の推定方法について説明する。まず、当該推定に用いる計算式について説明する。図５は、部屋のＣＯ_２濃度と換気量の関係を説明するための図である。図５に示す図において、矩形の閉じられた空間が推定対象の部屋２であり、当該部屋の換気量がＱ（ｍ^３／ｈ）であり、室内のＣＯ_２濃度がＣ（ｐｐｍ）である。また、部屋２の外部のＣＯ_２濃度がＣ_Ｏ（ｐｐｍ）であり、室内のＣＯ_２発生量がＭ（ｍ^３／ｈ）である。また、部屋の容量はＶ（ｍ^３）で表す。

図５に示す状態が、換気が行われる部屋２における一般的な状態を示しており、所定時間（ｄｔ）内において、部屋２に流入される（追加される）ＣＯ_２質量から、部屋２から流出されるＣＯ_２質量を差し引いたものが、部屋２に蓄積されるＣＯ_２質量であることから、下記（３）式が成り立つ。

（Ｃ_ＯＱｄｔ＋Ｍｄｔ）−ＣＱｄｔ＝ＶｄＣ （３）
上記（３）を順次変形していくと下記（４）式を得ることができる。

Ｃ＝Ｃ_Ｏ＋（Ｃ_Ｓ−Ｃ_Ｏ）ｅ^{−Ｑｔ／Ｖ}＋（１−ｅ^{−Ｑｔ／Ｖ}）Ｍ／Ｑ （４）
ここで、Ｃ_Ｓは室内のＣＯ_２初期濃度（ｐｐｍ）であり、ｔはＣＯ_２初期濃度Ｃ_Ｓを測定した時刻からＣＯ_２濃度Ｃを測定した時刻までの経過時間（ｈ）である。

そして、本実施の形態例では、部屋２に在室している人員がＣＯ_２の発生源であるので、在室人数をｎ（人）、一人当たりのＣＯ_２発生量をｋ（ｍ^３／（ｈ・人））とすると、Ｍ＝ｋｎであり、上記（４）式は下記（５）式となる。

Ｃ＝Ｃ_Ｏ＋（Ｃ_Ｓ−Ｃ_Ｏ）ｅ^{−Ｑｔ／Ｖ}＋（１−ｅ^{−Ｑｔ／Ｖ}）ｋｎ／Ｑ （５）
本人数推定装置１では、当該（５）式を用いて在室人数の推定を行う。（５）式において、外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏと換気量Ｑは、後述するが、予め値が設定されている。また、一人当たりのＣＯ_２発生量ｋ及び部屋の容量Ｖは、予めＲＡＭ１２３にそれらの値が設定されている。従って、前記（５）式において、未知数はＣ、Ｃ_Ｓ、ｔ、及びと在室人数ｎとなる。ここで、ｔを前述したＣＯ_２濃度センサ１１からの測定結果の通知間隔（例えば、５秒）とし、従って、その間隔の前後で通知されるＣＯ_２濃度値がＣ_Ｓ及びＣとなる。よって、前記（５）式において未知数は在室人数ｎだけとなり、制御部１２は、上記通知間隔毎に前記（５）式に通知されるＣＯ_２濃度値を適用して在室人数ｎを算出する（ステップＳ６）。

当該処理により、上記通知間隔毎に在室人数ｎが求められが、上記通知間隔が例えば５秒と短い場合には、複数の上記通知間隔における在室人数ｎを、個々の通知間隔で求めたｎの平均値として求め、その値を在室人数ｎとするようにしてもよい。

次に、上述した外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏと換気量Ｑの設定について説明する。まず、外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏは、ほぼ一定の値であるとして予め値をＲＡＭ１２３に設定しておいても良いが、濃度Ｃ_Ｏは在室人数が０の定常時のＣＯ_２濃度であり、本人数推定装置１の前述したＣＯ_２濃度センサ１１と赤外線センサ１５を用いて値を定めることができる。

すなわち、前述したとおり、赤外線センサ１５の検出値と待機時間Ｔ_ｈを用いることによって部屋２が無人であることが判定できるので、制御部１２は、無人であると判定された際のＣＯ_２濃度センサ１１の測定値をＣ_Ｏとする。ただし、部屋２が無人になってからしばらくの間は、在室者の影響が除去されないので、ＣＯ_２濃度の変化が所定値よりも小さい場合のＣＯ_２濃度をＣ_Ｏとする。

具体的には、下記（６）式を満たしたときのＣＯ_２濃度をＣ_Ｏとして採用する。

Ｃ−Ｃ_Ｓ≦ＥＣ （６）
ここで、ＥはＣＯ_２濃度センサ１１の測定誤差であり（例えば、０．０２）、上記（６）を満たせば、ＣＯ_２濃度の変化量が測定誤差範囲内に収まり、ＣＯ_２濃度が収束したと考える。

図６は、ＣＯ_２濃度センサ１１の測定結果の一例を在室人数と共に示した図である。図６に示すグラフにおいて、横軸が時刻であり、縦軸が測定されたＣＯ_２濃度及び在室人数である。グラフから、在室者がいる場合にはＣＯ_２が発生されてその濃度が高くなり、在室者が０の場合にはその値が低く推移することがわかる。グラフの左側の部分（１０：３０位まで）はＣＯ_２濃度が安定しており、在室者がいなくなってから十分な時間がたったと考えられるので、このような期間におけるＣＯ_２濃度を測定してＣ_Ｏとすることができる。

なお、在室者がいない時間帯であるとの判断は、代替として、ＣＯ_２濃度センサ１１から所定時間（例えば、５秒）間隔で測定値が通知されるので、それらの値が、所定の低い値以下で推移している場合に当該時間帯であると判断することができる。また、在室者がいない時間帯が絶対時刻として、例えば、午後１１時から午前５時までのように、予め設定されていてもよい。また、部屋２の外部に取り付けられたＣＯ_２濃度センサの測定値を受信してＣ_Ｏの値を設定するようにしてもよい。

次に、換気量Ｑの設定について説明する。上記（５）式において、時間ｔの開始時刻における室内ＣＯ_２濃度Ｃ_Ｓ及び終了時刻の室内ＣＯ_２濃度Ｃは、上述の通り、ＣＯ_２濃度センサ１１からの定期的な測定値の通知により値を知ることができ、また、上述の通り、部屋の容量Ｖ、一人当たりのＣＯ_２発生量ｋ、及び外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏの各値は設定されているので、値が未知なパラメータは在室人数ｎと換気量Ｑである。

そこで、部屋２の在室人数ｎがわかる時間帯においては、上記（５）式において換気量Ｑのみが未知となり、すなわち、かかる時間帯の測定されたＣＯ_２濃度を（５）式に適用することにより換気量Ｑを算出することができる。

ここでは、上述したように、赤外線センサ１５の検出値と待機時間Ｔ_ｈを用いることによって部屋２が無人であることが判定できるので、制御部１２は、無人であると判定された際のＣＯ_２濃度センサ１１の測定値を（５）式に適用することにより換気量Ｑを算出する。図６に示した例では、１８：００以降無人になるので、その後のＣＯ_２濃度が降下していく過程の時間帯（時刻ｔ_ｓ−時刻ｔ_ｉ）において、上記換気量Ｑの算出を行う。この場合、ｎ＝０、ｔ＝ｔ_ｉ−ｔ_ｓとし、Ｃ_ｓを初期濃度（Ｃ_ｓ）、Ｃ_ｉをｔ経過後の濃度（Ｃ）として（５）式に適用することにより換気量Ｑが求められる。

なお、在室人数ｎが既知である時間帯は、他の方法で決定しても良い。まず、ユーザがその時間帯を入力する方法がある。この場合、ユーザは部屋２の在室人数を把握して、その人数であった時間帯とその人数の情報を操作部１３又は環境情報サーバ３から入力し、制御部１２は入力されたこれらの情報により上記決定を行う。また、部屋２の最終退出者が退出した後は在室人数が０になるので、当該部屋２の電燈が消されるなどの行為によって決定することもできる。

また、制御部１２は、当該換気量Ｑの算出を繰り返し実行し、それら算出されたＱの平均値を求め、その求められた平均値を当該部屋２の換気量とするようにしてもよい。

このようにして本人数推定装置１では、外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏと換気量Ｑの設定がなされるが、これらの値は、季節等により変化することがあり得るので、所定のタイミングで上述した値の決定を行い、常に最新の値に更新しておくことが好ましい。これにより、上記（５）式を用いた人数推定処理のキャリブレーションが随時実行されることになる。そして、当該キャリブレーションに、無人であるとの判定精度が高い上述した赤外線センサ１５による方法が用いられるので、当該推定処理の結果の精度も向上する。

以上説明したように、本人数推定装置１における人数推定処理が実行されるが、推定結果は、ＲＡＭ１２３に記録されたものが所定のタイミングでネットワーク４を介して環境情報サーバ３に送信されて利用される。具体的には、空調や照明の制御等に用いられる。特に、在室人数推定結果が０である場合には、その部屋の空調や照明をオフにするなど省エネルギーの観点で効果が得られるように制御を行うことが可能である。

また、推定された在室人数ｎ、上記決定される換気量Ｑ、ＣＯ_２濃度センサ１１による測定値などを、本人数推定装置１の表示パネル１３１に表示するようにしても良い。

次に、上述したＣＯ_２濃度に基づく人数推定を、換気量Ｑを上記求めた一定の値として行うことの検証結果について説明する。図７は、検証実験で用いた部屋のＣＯ_２濃度の測定値と推定式によるＣＯ_２濃度値を時系列に示したグラフである。図７において幅のある線で示されるＣＯ_２計測濃度はＣＯ_２濃度の測定値であり、値に幅があるのはＣＯ_２センサの測定誤差を含めて表現しているからである。

一方、図７においてＣＯ_２推定濃度の線は、上記（５）式により、所定の時間間隔ｔでＣＯ_２濃度Ｃを求めてプロットしたものである。ここで、図７の人数は、上記部屋の実際の在室人数ｎである。上記ＣＯ_２推定濃度は、上記（５）式に、Ｃを求める期間のｎと、既知数である外部のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｏ、部屋の容量Ｖ、及び一人当たりのＣＯ_２発生量ｋと、前期間のＣＯ_２濃度Ｃ_Ｓと、予め想定した換気量Ｑを適用して求めたものである。ここで、換気量Ｑは、ＣＯ_２計測濃度とＣＯ_２推定濃度の値の水準が概ね合うように設定されたものであり、当該実験の時間帯において一定の値を用いた。

図７から分かるように、ＣＯ_２推定濃度は、実験した時間帯のどの時間においてもほぼＣＯ_２計測濃度と一致しており、具体的には、ＣＯ_２推定濃度の８３．３％が、誤差範囲を考慮したＣＯ_２計測濃度の線内に収まった。この結果は、在室人数ｎが異なる各時間帯において換気量Ｑの設定が正しいことを示しており、当該実験から、在室人数ｎに関わらず換気量Ｑの値を概ね一定として扱える、ということが言える。従って、上述した（５）式に基づく人数推定は妥当であるといえる。

また、図３に基づいて説明した本人数推定装置１の処理アルゴリズムと同様の処理アルゴリズムで在室人数を推定した場合と、すなわち、赤外線センサとＣＯ_２濃度センサを併用した場合と、ＣＯ_２濃度センサのみを用いた場合の実験結果を比較すると、誤差率（平均誤差）＝誤差合計／推定回数（人）が、前者では０．４人、後者では０．９人であり、赤外線センサとＣＯ_２濃度センサを併用した場合に推定精度が向上するといえる。

また、上述の本実施の形態例では、在室人数の推定処理を各部屋の人数推定装置１で行う構成としたが、当該推定処理を環境情報サーバ３で一括して行うようにしてもよい。この場合、各人数推定装置１は、赤外線センサの検出値及びＣＯ_２濃度値を環境情報サーバ３へ適宜送信するようにする。

また、本実施の形態例では、ＣＯ_２濃度を用いたが、ＣＯ_２の代わりにＯ_２を用いて、同様の在室人数の推定を行うことも可能である。この場合には、Ｏ_２濃度センサを用い、上記（５）式における一人当たりのＣＯ_２発生量ｋを、一人当たりのＯ_２吸収量（消費量）として、このパラメータに負の値を与えるようにする。

以上説明したように、本実施の形態例による人数推定装置１では、人の存在を検出するのに適した赤外線センサ（人感センサ）を用いて無人であることを推定すると共に、無人であると判定できない場合にはＣＯ_２濃度を用いて在室人数を推定するので、無人であるとの推定がＣＯ_２濃度のみを用いた場合よりも正確かつ迅速になると共に、全体として精度の高い人数推定行うことができるようになる。これにより、特に、無人であるとの推定が正確かつ迅速になることにより、各部屋の各種管理をより効率的かつ適切に行うことが可能となる。

さらに、ＣＯ_２濃度を用いる推定処理のキャリブレーションにおいて、上述したように、赤外線センサ（人感センサ）を用いて無人を判断するので、この点においても推定精度が向上する。

また、当該人数推定装置１は簡便な装置構成であり、容易かつ安価に導入することがでる。

また、当該人数推定装置１による手法では、画像や在室者を特定する情報を用いないのでプライバシーに係る問題も発生しない。

また、本実施の形態例による環境情報取得システム１００のようにして、本人数推定装置１により複数の部屋において取得された換気量、在室人数等の情報を、サーバに収集して保持することにより、推定した在室人数等の情報を複数の部屋全体を最適に制御するための空調制御装置等において有効に活用することができる。

本発明の保護範囲は、上記の実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶものである。

１ 人数推定装置、 ２ 部屋、 ３ 環境情報サーバ、 ４ ネットワーク、 １１ ＣＯ_２濃度センサ（ＣＯ_２濃度測定手段）、 １２ 制御部（制御手段）、 １３ 操作部、 １４ Ｉ／Ｆ部、 １５ 赤外線センサ（人感検知手段）、 １００ 環境情報取得システム、 １２１ ＣＰＵ、 １２２ ＲＯＭ、 １２３ ＲＡＭ、 １３１ 表示パネル、 １３２ 操作ボタン

Claims (8)

1. 在室人数を推定する人数推定装置であって、
   前記推定の対象となる部屋における人の動作を検知する人感検知手段と、
   前記部屋内のＣＯ２濃度を測定するＣＯ２濃度測定手段と、
   前記人感検知手段の検知結果に基づいて、前記部屋の在室人数が０であると推定し、前記在室人数が０であると推定しない場合に、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づいて前記在室人数を推定する制御手段とを有する
   ことを特徴とする人数推定装置。
2. 請求項１において、
   前記制御手段による、前記人感検知手段の検知結果に基づく前記部屋の在室人数が０であるとの推定は、
   前記検知結果が、所定時間連続して前記人の動作を検知しないことを示している場合になされる
   ことを特徴とする人数推定装置。
3. 請求項２において、
   前記所定時間（Ｔ）は、下記（１）式で求められる時間である
   ことを特徴とする人数推定装置。
   （１）Ｔ＝−ｌｎ（１−Ｐ）／（ｎλ）
   ただし、Ｔ内に在室者が動作を起こす確率Ｐ＝０．９５、単位時間に人間１人が動作を起こす確率λ＝１／６０、在室人数ｎ＝１
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記制御手段は、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定結果が０以下である場合には、前記在室人数を１と推定する
   ことを特徴とする人数推定装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、
   前記制御手段による、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定は、
   第一時刻の前記部屋におけるＣＯ２濃度を、当該部屋における換気量を考慮した、前記第一時刻よりも前の第二時刻における前記ＣＯ２濃度からの影響と前記部屋におけるＣＯ２の発生からの影響、に基づいて表す関係式に、前記ＣＯ２濃度測定手段によって測定された異なる２時刻におけるＣＯ２濃度を、前記第一時刻と前記第二時刻の濃度として代入して、前記部屋に存在する人の数を求める、ことによってなされる
   ことを特徴とする人数推定装置。
6. 請求項１乃至５のいずれかにおいて、
   前記制御手段は、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づく在室人数の推定に用いる、前記部屋の外部のＣＯ２濃度と前記部屋の換気量を、前記人感検知手段の検知結果に基づいて前記部屋が無人であると推定した際の、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づいて定める
   ことを特徴とする人数推定装置。
7. 請求項１乃至６のいずれかにおいて、
   前記人感検知手段は、赤外線センサである
   ことを特徴とする人数推定装置。
8. 人感検知手段とＣＯ２濃度測定手段と制御手段を備え、在室人数を推定する人数推定装置における人数推定方法であって、
   前記人感検知手段が、前記推定の対象となる部屋における人の動作を検知する工程と、
   前記ＣＯ２濃度測定手段が、前記部屋内のＣＯ２濃度を測定する工程と、
   前記制御手段が、前記人感検知手段の検知結果に基づいて、前記部屋の在室人数が０であると推定し、前記在室人数が０であると推定しない場合に、前記ＣＯ２濃度測定手段の測定結果に基づいて前記在室人数を推定する工程とを有する
   ことを特徴とする人数推定方法。