JP6001183B2 - 空気調和機及び熱画像センサシステム - Google Patents

Description

本発明は、主に二次元の温度分布を測定可能なサーモグラフィー（熱画像取得部）を搭載した空気調和機、及び空気調和機に用いられる熱画像センサシステムに関する。

近年、赤外線を用いた様々なアプリケーションが開発されている。波長が０．７〜２．５マイクロメータの近赤外領域の赤外線は、暗視カメラやテレビリモコン等に用いられている。また、波長が２．５〜４．０マイクロメータの中赤外領域の赤外線は、物質の同定によく用いられる。物質の同定は、赤外線を測定対象に照射して得られる測定対象の透過スペクトルを分光測定することにより、その測定対象固有の吸収スペクトルの判断によって行われる。さらに、波長が４．０〜１０マイクロメータの遠赤外領域の赤外線は、物質の表面温度を測定することに用いられる。常温近傍の黒体輻射スペクトルのピークが存在することから、物質から輻射されている赤外線を検出することで、物質の表面温度を非接触で測定することができる。これは一般にサーモグラフィーとして、物質の表面温度を二次元的に捉えることに活用されている。サーモグラフィーは、これまでは研究開発における熱分布解析や、工場等の設備保全、製造ラインにおける品質管理等、工業用途に用いられることが主であった。これらの用途には、比較的多くの画素数を有するサーモグラフィーが用いられる場合が多い。

一方で最近、特許文献１の様に、サーモグラフィーを空気調和機に搭載する動きが出てきている。この特許文献１では、室内の温度分布から人の位置や活動量を推定し、その推定した結果を空気調和機の動作にフィードバックする。こうすることで、より快適かつ効率的な空気調和機を実現することができるとしている。

さらに、特許文献２においては、顔面等の皮膚温度を測定して放熱量と睡眠深度とを推定し、その推定した結果に応じた空気調和機の制御を行う。こうすることで、快適な入眠を提供することが可能としている。

さらに、特許文献３においては、人体の表面温度を検出し、検出した結果に応じた空気調和機の制御を行う。こうすることで、浴室や脱衣室内における快適感をさらに向上させ、ヒートショックを緩和させることができるとしている。

特開２００１−３０４６５５号公報 特開平７−２２５０４２号公報 特開２００２−２２２４０号公報

特許文献２の様に、空気調和機において顔面等人体のごく一部の温度を検出する手段としてサーモグラフィーを用いる場合、測定対象領域が狭いために、高画素数のサーモグラフィーを用いる必要がある。そのため、空気調和機のコストが高くなるという課題があった。さらに、特許文献３においては、人体の表面温度をどのように測定して、どのように快適な環境を実現できるのか、開示も示唆もされていない。

本出願は、主に上記課題を解決するものであり、画素数が少ない安価なサーモグラフィーを用いながらも、人が暑いと感じているか寒いと感じているかの温冷感を推定して、快適な環境温度を実現可能な空気調和機、及び空気調和機に用いられる熱画像センサシステムを提供することにある。

上記目的を達成するために、空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、（i）熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、（ii）人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、（iii）人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、演算部が推定した空間にいる人の温冷感に基づいて、空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する制御部と、を備えた。

本発明によれば、人の温冷感を推定して快適な環境温度を実現する空気調和機を安価に提供することができる。

図１Ａは、本発明の第１の実施形態に係る空気調和機１００の外観を概略的に示したものである。 図１Ｂは、空気調和機１００で利用される熱画像の一例である。 図２は、第１の実施形態に係る空気調和機１００の構成例である。 図３は、セットポイントＴｃを説明する図である。 図４Ａは、変形例１に関わる空気調和機１００の構成例である。 図４Ｂは、変形例１に関わる空気調和機１００の構成例である。 図４Ｃは、変形例１に関わる空気調和機１００の構成例である。 図５は、サーカディアンリズムの一例を説明する図である。 図６は、変形例２に関わる空気調和機１００の構成例である。 図７は、変形例２で利用される熱画像の一例である。 図８Ａは、変形例３に関わる空気調和機１００の構成例である。 図８Ｂは、変形例３に関わる空気調和機１００の構成例である。 図８Ｃは、変形例３に関わる空気調和機１００の構成例である。 図９は、変形例４に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１０は、変形例４で利用される熱画像の一例である。 図１１は、変形例４で利用される熱画像の一例である。 図１２は、変形例４に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１３は、変形例４で利用される熱画像の一例である。 図１４は、変形例４に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１５Ａは、変形例５に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１５Ｂは、変形例６に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１６は、変形例７に関わる空気調和機１００の構成例である。 図１７は、変形例７で利用される熱画像及び温度分布の一例である。 図１８は、変形例９で利用される熱画像等の一例である。 図１９は、変形例１０で利用される熱画像等の一例である。 図２０Ａは、変形例１０に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２０Ｂは、変形例１０に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２１は、変形例１１で利用される熱画像の一例である。 図２２は、変形例１１に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２３は、変形例１２に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２４は、変形例１２で利用される温度分布の一例である。 図２５は、変形例１３で利用される熱画像等の一例である。 図２６は、変形例１３に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２７は、変形例１４で利用される熱画像等の一例である。 図２８は、変形例１４に関わる空気調和機１００の構成例である。 図２９は、本発明の第２の実施形態に係る空気調和機２００の外観を概略的に示したものである。 図３０は、第２の実施形態に係る空気調和機２００の構成例である。 図３１は、空気調和機２００で利用されるリモコンの画面例である。 図３２は、第２の実施形態に係る空気調和機２００の構成例である。 図３３は、空気調和機２００で利用されるリモコンの画面例である。 図３４は、第２の実施形態に係る空気調和機２００の構成例である。 図３５は、空気調和機２００で利用されるリモコンの画面例である。 図３６は、本発明の応用形態に係る熱画像センサシステム３００の構成例である。

＜発明の各態様の概要＞
本発明の一態様における空気調和機は、空間の空調制御を行う空気調和機において、空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、（i）熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、（ii）人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、（iii）人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、演算部が推定した空間にいる人の温冷感に基づいて、空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する制御部と、を備えた。熱画像取得部及び演算部は、空気調和機とは分離した熱画像センサシステムを構成してもよい。

さらに、演算部は、人体温度と周囲温度との差分値と、所定の閾値との、差に基づいて人の温冷感を推定しても構わない。

さらに、制御部は、人体温度から周囲温度を引いた差分値が所定の閾値よりも大きい場合に、周囲温度を上げるように制御し、人体温度から周囲温度を引いた差分値が所定の閾値よりも小さい場合に、周囲温度を下げるように制御しても構わない。

さらに、演算部は、人の活動量に基づいて所定の閾値を補正しても構わない。

さらに、演算部は、空気調和機が冷房運転しているか暖房運転しているかに基づいて所定の閾値を補正しても構わない。

さらに、周囲温度に基づいて所定の閾値を補正しても構わない。

さらに、演算部は、熱画像内における人に該当する領域の全画素の温度平均値に基づいて人体温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、人に該当する領域を複数の人体部位に区分し、複数の人体部位毎に重み付けをして、重み付け後の人に該当する領域の全画素の温度平均値に基づいて人体温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、複数の人体部位において、肌が露出している人体部位を他の人体部位よりも重み付けを小さくしても構わない。

さらに、演算部は、人に該当する領域を複数の温度範囲に区分し、複数の温度範囲毎に重み付けをして、重み付け後の人に該当する領域の全画素の温度平均値に基づいて人体温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、複数の温度範囲において、温度が低い側の重み付けを小さくし、温度が高い側の重み付けを大きくしても構わない。

さらに、演算部は、熱画像内における人に該当する領域の全画素の温度平均値及び全画素における温度最大値に基づいて人体温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、人に該当する領域以外の領域における画素の温度の最頻値に基づいて周囲温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、熱画像内における空間に含まれる床領域又は／及び天井領域を特定し、床領域の温度又は／及び天井領域の温度に基づいて周囲温度を定めても構わない。

さらに、演算部は、空間にいる人が身につけている又は身につけているものに取り付けた温度センサで測定された値を周囲温度として用いても構わない。

さらに、演算部は、空気調和機に設置された空気調和機の周囲の温度を取得する温度センサで測定された値、もしくは空気調和機を遠隔で操作可能なリモコンに取り付けられた温度センサによって測定された値を、周囲温度として用いても構わない。

さらに、演算部は、熱画像のうち所定の範囲の温度を示す領域を、人に該当する領域として特定しても構わない。

さらに、演算部は、熱画像のうち所定の範囲の温度を示す領域であってかつ所定の数以上が連続した領域を、人に該当する領域として特定しても構わない。

また、他の一態様としては、空間の空調制御を行う空気調和機であって、空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、当該特定した領域における空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、演算部が推定した空間にいる人の温冷感を、空間にいる人に通知する通知部とを備えた。

さらに、通知部は、空気調和機本体に設けられた表示部又は空気調和機のリモコンに設けられた表示部に、空間にいる人の温冷感を表す画像、文字、又は記号を表示することで、空間にいる人に通知しても構わない。

さらに、通知部は、表示部の表示色を変更させることによって、空間にいる人の温冷感を空間にいる人に通知しても構わない。

さらに、演算部は、熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に、空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像を生成し、通知部は、表示部に補正画像を表示させることで、空間にいる人の温冷感を空間にいる人に通知しても構わない。

さらに、通知部は、ネットワークを介して空気調和機以外の端末に、当該端末の表示部に空間にいる人の温冷感を表す画像、文字、又は記号を表示する旨のコマンドを通知しても構わない。

さらに、通知部は、ネットワークを介して空気調和機以外の端末に、（i）熱画像と、（ii）演算部が特定した人に該当する領域の座標に関する情報と、（iii）推定した温冷感に関する情報と、（iv）演算部が生成した熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像を端末の表示部に表示する旨のコマンドと、を送信しても構わない。

さらに、演算部は、熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に、空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像を生成し、通知部は、ネットワークを介して空気調和機以外の端末に、当該端末の表示部に補正画像を表示する旨のコマンドを通知しても構わない。

さらに、演算部は、人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて、空間にいる人の温冷感を推定しても構わない。

さらに、推定した温冷感の修正を受け付ける修正受付部を備え、演算部は、修正受付部が受け付けた情報を基に、推定した温冷感を補正しても構わない。

さらに、推定した温冷感の修正を受け付ける修正受付部を備え、演算部は、人体温度と周囲温度との差分値と、所定の閾値との、差に基づいて、人の温冷感を推定し、修正受付部が受け付けた情報を基に、所定の閾値を変更しても構わない。

また、他の一態様としては、空間の空調制御を行う空気調和機であって、空間の空調制御を行う空気調和機であって、空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、空気調和機の周囲の温度を取得する温度センサと、温度センサが取得した周囲温度が所定の温度域である場合に、熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、当該特定した領域における空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、温度センサが取得した周囲温度が所定の温度域である場合に、前記演算部が推定した空間にいる人の温冷感に基づいて、空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する制御部とを備えた。

さらに、周囲温度が所定の温度域ではない場合に、演算部は演算をせず、周囲温度が所定の温度域ではない場合に、制御部が周囲温度に応じて空気調和機の空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つに関する制御内容を判断し、制御しても構わない。

また、他の一態様としては、熱画像センサシステムであって、空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、（i）熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、（ii）人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、（iii）人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて空間にいる人の温冷感を推定する演算部とを備えた。

また、他の一態様としては、コンピュータによって、熱画像を取得する熱画像センサによって取得された熱画像から人の温冷感を推定する温冷感推定方法であって、コンピュータが、熱画像内における人に該当する領域を特定し、人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて空間にいる人の温冷感を推定した。

また、他の一態様としては、熱画像を取得する熱画像センサによって取得された熱画像から人の温冷感を推定する温冷感推定プログラムであって、（i）熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定し、（ii）人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、（iii）人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて空間にいる人の温冷感を推定する、演算処理を含んだ。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、同じ要素には同じ符号を付しており、説明を省略する場合もある。また、図面は、理解しやすくするためにそれぞれの構成要素を主体に模式的に示している。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、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。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。また各実施の形態に記載した各々の変形例における構成も同様であり、各変形例に記載した構成をそれぞれ組み合わせてもよい。

＜発明の各態様の詳細な説明＞
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態における空気調和機１００に関して、図面を用いて説明する。

図２において、本第１の実施形態に係る空気調和機１００は、熱画像取得部１１０と、温度センサ１２０と、演算部１３０と、制御部１６０と、ルーバー１７１と、コンプレッサ１７２と、ファン１７３とを備える。演算部１３０は、位置特定部１３１、人体温度算出部１３２、差分温度算出部１３３、温冷感推定部１３４、及びセットポイント設定部１３５を含む。この空気調和機１００の各構成は、室内に設置される室内機、及び室外に設置される室外機のいずれに配置されていてもよい。また、空気調和機１００は、これらの構成以外の構成を備えていてもよい。

熱画像取得部１１０は、空気調和機１００の前面に取り付けられた、所謂サーモグラフィーである。熱画像取得部１１０は、左右方向の視野角Φを有しており、空気調和機１００の前方空間に存在する物体の二次元的な熱画像を取得することができる。また、熱画像取得部１１０は、上下方向にも視野角を有しており、空気調和機１００の前方空間における人１０２の存在を捉えられることができる。熱画像取得部１１０は、例えば二次元マトリックス状に配列された画素群を有し、一度に二次元的な熱画像を取得できる構造である。この構造以外にも例えば、熱画像取得部１１０は、一次元状に配列された画素群（ラインセンサ）を有し、画素群を一次元的に走査して二次元的な熱画像を取得する構造でもよいし、又は１つ以上の画素を有し、１つ以上の画素を二次元的に走査して二次元的な熱画像を取得する構造でもよい。ここでは、熱画像取得部１１０の構成は限定しない。

本第１の実施形態においては、熱画像取得部１１０は、図１Ａのように空気調和機１００の前方の視野角Φの空間内に人１０２が存在する場合、図１Ｂの様な人１０２の温度分布を含んだ熱画像１０３ａを取得することができる。以下、熱画像１０３ａに関して説明する。

熱画像１０３ａでは、空間内の物体の温度が高い部分（画素）ほど濃度が高く表示される。図１Ｂでは、温度が高い画素ほど、黒色に近い色で表示されている。なお、熱画像の表示に関してはこれに限られない。

今、図１Ａに示す人１０２は、上着１０２ａとズボン１０２ｂを着用している。上着１０２ａやズボン１０２ｂの表面温度は、周囲温度に近くなる。このため、例えば周囲温度が２５℃程度の常温である場合、熱画像取得部１１０で検出される人１０２の表面温度は、皮膚が露出している他の部位（顔面、首、両手、両足）よりも上着１０２ａやズボン１０２ｂの部分が低下している。よって、皮膚が露出している部分の表面温度よりも、上着１０２ａやズボン１０２ｂの表面温度の方が、相対的な濃度は低く（周囲の画素の色に近い色で）表示されることになる。また、上記温度環境では周囲温度は着衣表面の温度よりも低いため、視野角Φの内部に周囲温度以下の物体が存在しない場合、熱画像１０３ａの人以外の領域は最も濃度が低くなる。例えば、室温が２５℃程度において、顔面の皮膚温は平均３３℃程度、上着１０２ａの温度は２７℃程度、両手（露出部）の温度は３０℃程度、ズボン１０２ｂの温度は２８℃程度、両足（露出部）の温度は２９℃程度であった場合、熱画像１０３ａに示すような温度分布になる。ただし、上着１０２ａやズボン１０２ｂ等の着衣表面の温度は、着衣の素材や厚み等に依存するため、他の温度になることもある。また、皮膚の表面温度も個人差や活動量等によりばらつく。また、人１０２が存在しない時であって、視野角Φ内に存在する物体の温度が均一である場合には、図１Ｂの熱画像１０３ｂに示す様に均一な分布となる。

次に、空気調和機１００の各構成と機能に関して説明する。
熱画像取得部１１０で取得された温度分布は、熱画像として演算部１３０に送信される。温度センサ１２０は、サーミスタや熱電対といった、空間中の一点や部材表面の一点の温度を測定可能なセンサである。温度センサ１２０は、例えば空気調和機１００の空気吸込口等に配置され、周囲温度を測定する。なお、温度センサ１２０の位置は、空気吸込口等以外の場所に配置しても構わず、ここではその位置を限定するものではない。温度センサ１２０で検出された周囲温度は、演算部１３０に送信される。

演算部１３０において、位置特定部１３１は、熱画像取得部１１０から送信される熱画像を解析して、空間にいる人１０２の位置を特定する。人の位置の特定方法については、後述する。人体温度算出部１３２は、熱画像取得部１１０から送信される熱画像を解析して、人１０２に該当すると推定される領域を判断する。そして、人体温度算出部１３２は、判断した領域を切り出し、切り出した領域の温度の平均値を人体温度として定める（求める）。人の領域の特定方法や、温度の平均値の算出方法については、後述する。差分温度算出部１３３は、人体温度算出部１３２で算出された人体温度（Ａ値）と、温度センサ１２０で検出された周囲温度（Ｂ値）とを取得し、両者の差分温度（Ｃ値）を求める（即ち、Ｃ＝Ａ−Ｂ）。

温冷感推定部１３４は、差分温度算出部１３３で算出された差分温度（Ｃ値）を取得する。また、温冷感推定部１３４は、セットポイント設定部１３５に設定されたセットポイントＴｃを取得する。そして、温冷感推定部１３４は、差分温度（Ｃ値）とセットポイントＴｃとを比較することで、人１０２が暑いと感じているか寒いと感じているか（以後このことを温冷感と呼ぶ）を判断する。

ここで、セットポイント設定部１３５に設定されたセットポイントＴｃとは、暑くもなく寒くもなく丁度よいと人が感じている時の差分温度（Ｃ値）［＝人体温度（Ａ値）−周囲温度（Ｂ値）］を言う。即ち、図３に示すように、セットポイントＴｃよりも差分が小さくなれば、つまり人体温度に対して周囲温度が上昇すれば、その上昇分に応じて人が暖かさや暑さを感じることになる。一方、セットポイントＴｃよりも差分が大きくなれば、つまり人体温度に対して周囲温度が下降すれば、その下降分に応じて人が涼しさや寒さを感じることになる。このセットポイントＴｃの値は、例えば、実験によって求められてもよいし、シミュレーションで算出されてもよい。

このように、演算部１３０では、視野角Φ内に存在する人１０２の位置と温冷感とを推定することができる。推定された人１０２の位置と温冷感は、制御部１６０に入力される。制御部１６０は、演算部１３０の温冷感推定部１３４において判断された温冷感に従って、ルーバー１７１、コンプレッサ１７２、及びファン１７３を制御する。例えば、人１０２が暑いと感じていると判断された場合には、制御部１６０は、ルーバー１７１を人１０２がいる方向に向け、コンプレッサ１７２とファン１７３とを動作させて冷風を発生させる制御を行う。こうすることで、人１０２の周囲温度が下げられることになるため、人１０２は暑くなくなり、快適に過ごすことができるようになる。

このように、人１０２に該当する領域の平均温度、即ち人体温度（Ａ値）と、人１０２の周囲温度（Ｂ値）との差分温度（Ｃ値）を求めて、温冷感を推定することで、次のような効果を有する。

一般に、空気調和機では室温を設定することができるが、人の着衣の量は設定できない。例えば夏場の場合、同じ設定温度であっても、薄着であれば人は涼しく感じ、厚着であれば人は暑く感じる等、感じ方は異なる。例えば冬場の場合、同じ設定温度であっても、薄着であれば人は寒く感じ、厚着であれば人は温かく感じる等、感じ方は異なる。即ち、着衣量が異なれば、たとえ周囲温度が同じであったとしても人の温冷感は異なることになる。よって、周囲温度を同じ温度に維持するだけでは、着衣の量に依存して温冷感は変動することになり、空気調和機の設定温度を変える必要があった。

本実施形態の様に、着衣の領域も含めた人１０２に該当する領域の平均温度、即ち人体温度（Ａ値）と、人１０２の周囲温度（Ｂ値）との差分温度（Ｃ値）を求めることは、着衣をも考慮した体からの放熱量を推定していることに他ならない。一般に、人が摂取するエネルギー量は毎日ほぼ同程度であるため、体から放熱される熱量もほぼ一定に維持されるのが好ましい。よって、理想的な放熱量に基づき予め決定しておいたセットポイントＴｃに対して、体からの放熱量の指標である差分温度（Ｃ値）を比較することにより、温冷感を推定することができる。温冷感が推定できると、着衣の量を変えたとしても、例えば人１０２からわざわざ着衣の量を申告させることなく、演算部１３０において温冷感を精度よく推定し続けることが可能になる。その結果、着衣の量によらず、設定温度をいちいち変える必要もなく快適な空間を提供できるという効果を有する。

これ以外の効果として、次の効果が期待できる。本実施形態では、熱画像１０３ａから抽出する値として、人１０２に該当する領域の平均値を求めている。このため、解像度の粗い画像であっても構わないということが挙げられる。例えば、温冷感推定のために鼻の温度を測定しようとすると、室内において数センチ角の領域を解像するだけの熱画像の解像度が必要になる。しかし、本実施形態であれば、人１０２に該当する領域の平均値を求めればよいため、そのような高い解像度は不要である。よって、解像度の低い安価な熱画像取得部１１０でも十分に人１０２の温冷感を推定可能になるという効果を有する。

勿論、制御部１６０によるルーバー１７１、コンプレッサ１７２、及びファン１７３の駆動量は、差分温度（Ｃ値）のセットポイントＴｃからのずれ量に関わらず一定であってもよいし、ずれ量に応じて変化させてもよい。例えば、ずれ量が大きい場合は、コンプレッサ１７２やファン１７３の駆動量を大きくしても構わないし、ずれ量が小さい場合にはコンプレッサ１７２やファン１７３の駆動量を小さくしても構わない。

また、以下にさらなる変形例を幾つか説明する。
（変形例１）
変形例１は、人の深部体温が一日の中で変動している（一般に「サーカディアンリズム」と呼ばれる）ことに基づいて、セットポイントＴｃを時間に応じて変動させるものである。

図４Ａは、変形例１に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図４Ａに示す変形例は、演算部１３０がサーカディアンリズム記憶部１３６及び時計１３７の構成をさらに備える。サーカディアンリズム記憶部１３６には、例えば図５（ａ）に示した代表的なサーカディアンリズム（１日において変動する人の深部体温）などが、例えばテーブル形式で記憶されている。時計１３７は、空気調和機１００の内部クロックであり、時刻に関する情報をセットポイント設定部１３５に与える。セットポイント設定部１３５は、時計１３７の時刻を参照し、サーカディアンリズム記憶部１３６に記憶された深部体温に基づいて、当該時刻に応じた補正を行ったセットポイントＴｃを設定する。この変形例のように、セットポイント設定部１０８にて補正したセットポイントＴｃに基づいて温冷感を推定することで、サーカディアンリズムによる一日の中での人の周囲温度の感じ方の変動にも対応した、快適な環境を維持することができる。

なお、一般的に深部体温は、午前より午後の方が高いため、同じ温度であっても午前より午後の方が相対的に暖かく感じることが分かっている。よって、午後のセットポイントＴｃは高めに設定すればよく、サーカディアンリズムの体温変動量に比例する形でセットポイントＴｃを補正すればよい。

また、図４Ｂは、変形例１に関わる空気調和機１００の他の構成を示す図である。図４Ｂに示す変形例は、内部の時計１３７を外部の時計１９０に代えた構成である。この変形例は、人によって起床時間や就寝時間が異なることを考慮するものであり、空気調和機１００が備える時計ではなく人が所有している時計１９０（例えば目覚まし時計）の時刻を参照する。例えば、時計１９０にセットされた起床時刻に基づいて、サーカディアンリズム記憶部１３６に記憶するサーカディアンリズムの参照位置を変えることができる。時計１９０としては、目覚まし時計以外にも寝室の照明や睡眠計等でもよい。睡眠計とは、人の体動等から入眠時刻や起床時刻、睡眠時間や睡眠深度などを推定できる計器である。即ち、寝室の照明がオン／オフされた時刻や睡眠計の値から、起床時間及び就床時間を推定することができる。この変形例のようにすることで、個人毎に最適化された快適な空気調和機を提供することができる。

また、図４Ｃは、変形例１に関わる空気調和機１００のさらに他の構成を示す図である。図４Ｃに示す変形例は、サーカディアンリズム記憶部１３６に複数のサーカディアンリズムを記憶し、サーカディアンリズム判定部１３８をさらに備えた構成である。サーカディアンリズムは、規則的な生活をしている人は温度変動幅が大きく、不規則な人ほど温度変動幅が小さいと言われている。例えば、図５（ｂ）に示すように、規則正しい人のサーカディアンリズム（リズム１）と、不規則な人のサーカディアンリズム（リズム２）とをサーカディアンリズム記憶部１３６に記憶しておく。サーカディアンリズム判定部１３８は、時計１９０から得られた起床及び就床時刻に基づいて規則的か不規則かを判定し、判断結果をセットポイント設定部１３５に通知する。セットポイント設定部１３５は、サーカディアンリズム判定部１３８から通知された判定に従って、リズム１又はリズム２のいずれかサーカディアンリズムを選択し、セットポイントＴｃを設定する。この変形例のようにすることで、人の生活習慣が規則的か不規則かにも応じた、個人毎に最適化された快適な空気調和機を提供することができる。

なお、ここでは一例としてサーカディアンリズムを、規則的な生活か不規則かの２通りに分けて示したが、勿論さらに細分化しても構わない。また、図５に示したサーカディアンリズムは、あくまで模式的な一例であり、体温変動幅等は任意に設定しても構わず、ここではそれを限定するものではない。

（変形例２）
変形例２は、運動によって体からの放熱量が増大すると安静時よりも暖かく感じることに基づいて、セットポイントＴｃを活動量に応じて変動させるものである。

図６は、変形例２に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図６に示す変形例は、演算部１３０が活動量演算部１３９及びバッファ１４０の構成をさらに備える。例えば、図７において、熱画像１０３ｃは時刻Ｔ１における熱画像で、熱画像１０３ｄは時刻Ｔ１よりも所定時間後の時刻Ｔ２における熱画像であるとする。この時、位置特定部１３１は、熱画像１０３ｃから時刻Ｔ１における人１０２の位置を特定し、また熱画像１０３ｄから時刻Ｔ２における人１０２の位置を特定する。バッファ１４０は、位置特定部１３１がそれぞれの時刻で特定した人の位置を記憶する。活動量演算部１３９は、バッファ１４０に記憶された人の位置の変動量から人１０２の活動量を推定し、セットポイント設定部１３５に送信する。セットポイント設定部１３５は、活動量演算部１３９で推定された活動量に基づいて、セットポイントＴｃを補正する。この変形例により、人の活動量に対応した温冷感を推定することが可能になる。推定によって得られた温冷感に基づいて、制御部１６０は、人の活動量に応じてコンプレッサ１７２やファン１７３を制御することができる。これにより、活動していても快適な周囲環境を提供することが可能になる。

なお、活動量が多い場合、通常は放熱量が多くなるため、活動量に応じてセットポイントＴｃを上げるケースが多くなる。また、ここでは人の位置の変動に着目して活動量を推定したが、位置ではなく、例えば手等の高温部の位置をモニターして活動量を推定しても構わない。こうすることで、アイロン掛けする時のように座位で作業している場合等であっても活動量を推定できるため、さらに快適な空気調和機を提供することができる。
また、この変形例２では、活動量を推定する一例として、熱画像における人の位置の変化を用いる手法を説明した。しかし、活動量を推定できるのであれば、熱画像を用いた手法以外の他の手法であってもよく、活動量の推定手法は特に限定されない。

（変形例３）
変形例３は、同じ温度であっても夏と冬とでは感じ方が異なることに基づいて、セットポイントＴｃを季節に応じて変動させるものである。

特に、日本の四季は温度差がはっきり現れるため、同じ温度であっても夏と冬では感じ方が異なることが知られている。通常、夏等の暑い季節では体が暑さに慣れるため、高めの周囲温度（例えば２８℃）でも適温に感じる様になる。逆に、冬等の寒い季節では体が寒さに慣れるため、低めの周囲温度（例えば２０℃）でも適温に感じる様になる。よって、夏場は周囲温度と人の平均温度との差分温度が他の季節と比較して小さくても快適であり、冬場は周囲温度と人の平均温度との差分温度が他の季節と比較して大きい方が快適ということになる。

図８Ａは、変形例３に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図８Ａに示す変形例は、演算部１３０が暖房／冷房判断部１４１の構成をさらに備える。暖房／冷房判断部１４１は、空気調和機１００が暖房運転しているか冷房運転しているかといった制御モードを判断する。セットポイント設定部１３５は、暖房／冷房判断部１４１における制御モードの判断結果に基づいて、セットポイントＴｃを補正する。例えば、制御モードが冷房運転であればセットポイントＴｃを３．０℃に設定し、制御モードが暖房運転であればセットポイントＴｃを４．０℃と設定する。こうすることで、季節による体の温冷感に対する順応にも適応した、快適な空気調和機を提供することが可能になる。

また、図８Ｂは、変形例３に関わる空気調和機１００の他の構成を示す図である。図８Ｂに示す変形例は、暖房／冷房判断部１４１の構成をなくして、温度センサ１２０で検出された周囲温度がセットポイント設定部１３５に入力される構成である。セットポイント設定部１３５は、温度センサ１２０で検出された周囲温度（空調によって室内が快適になる前の温度）から現在の季節を推定し、セットポイントＴｃの補正を行う。勿論、セットポイント設定部１３５は、季節を推定することなく、温度センサ１２０で検出された周囲温度に基づいて直接セットポイントＴｃを補正しても構わない。また、周囲温度は、温冷感推定部１３４が熱画像から推定した周囲温度（変形例７にて後述）であってもよい。

さらに、図８Ｃは、変形例３に関わる空気調和機１００のさらに他の構成を示す図である。図８Ｃに示す変形例は、演算部１３０がカレンダー部１４２の構成をさらに備える。カレンダー部１４２は、日付の情報を有している。セットポイント設定部１３５は、カレンダー部１４２から得られた日付から現在の季節を推定し、セットポイントＴｃの補正を行う。こうすることで、季節による体の温冷感に対する順応にも適応した、快適な空気調和機を提供することが可能になる。

（変形例４）
変形例４は、同じ環境にいても人が受ける温冷感に個人差があることに基づいて、個人を判別してセットポイントＴｃを変動させるものである。

熱画像から個人を判別する手法としては、例えば身長を検出することができる。例えば、図１０にＸさんの熱画像１０３ｅ及びＹさんの熱画像１０３ｆを示す。人の身長は、立ち位置と画像上の人の高さとから、計算で簡単に求めることができる。即ち、画像上の立ち位置が上にあるか下にあるかで、空気調和機１００から人までの距離が分かり、さらに取得された人の高さから、身長を計算することができる。熱画像１０３ｅのＸさんと熱画像１０３ｆのＹさんとは、身長の違いから個人を判別することが可能になる。

図９は、変形例４に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図９に示す変形例は、演算部１３０が人判別部１４３及びバッファ１４４の構成をさらに備える。人判別部１４３は、熱画像取得部１１０で取得された熱画像を解析し、上述したように身長から個人の判別を行う。バッファ１４４は、個人毎（この例ではＸさん及びＹさん）のセットポイントＴｃを予め記憶している。このバッファ１４４は、人判別部１４３から個人の判別結果を入力し、この個人について記憶しているセットポイントＴｃをセットポイント設定部１３５に送信する。

ここで、個人毎のセットポイントＴｃは、次のようにして定めることができる。例えば、熱画像取得部１１０で熱画像が取得できる位置に個人を立たせ、温度を変化させながら空気調和機１００を動作させる。そして、暑くも寒くもないと感じたタイミングで、個人に空気調和機１００へ特定の信号を入力してもらう（例えば図示しないリモコンによる送信）。空気調和機１００は、特定の信号が入力された時の、温度センサ１２０で取得した周囲温度や、人体温度算出部１３２で定められた人体温度等からセットポイントを計算し、このセットポイントを人判別部１４３で取得した個人の身長情報と合わせてバッファ１４４に記憶しておく。また、個人毎のセットポイントＴｃの設定の際には、個人からの自己申告による情報（寒がり、暑がり、冷え症等）を加味してもよい。例えば、冷え症を自己申告したＹさんのセットポイントを低めに設定する。このように設定することで、放熱量を相対的に下げる方向で制御するように機能するため、冷え症であっても冷えを感じにくくすることができるとういう効果を有する。

このように、セットポイント設定部１３５は、人判別部１４３で判別された個人のセットポイントＴｃをバッファ１４４から取得して設定する。そして、温冷感推定部１３４は、この個人のセットポイントＴｃに基づいて温冷感を判断する。これにより、個人に対して最適化された周囲温度を実現可能な空気調和機を実現することができる。

なお、上記実施例では、熱画像取得部１１０で得られた熱画像から身長を計算して個人の判別を行った。しかし、個人の判別の方法は、この方法に限定されるものではなく他の方法でも構わない。例えば、温度分布の差で個人を判別させても構わないし、別途設けたＣＣＤカメラ等の画像を元に個人を判別しても構わない。

［人体温度（Ａ値）の定め方］
次に、演算部１３０における、人１０２に該当する領域の平均温度、即ち人体温度（Ａ値）の算出方法を、図１１を参照して説明する。

例えば、上で述べた通り、室温が２５℃程度の場合、顔面の皮膚温は平均３３℃程度、上着１０２ａの温度は２７℃程度、両手（露出部）の温度は３０℃程度、ズボン１０２ｂの温度は２８℃程度、両足（露出部）の温度は２９℃程度になる。よって、温度センサ１２０で検出した周囲温度と比較して所定温度以上の領域を、人１０２に該当する領域とするができる。このようにして、演算部１３０は、人体温度（Ａ値）を算出するための人の領域や、制御部１６０に出力する人１０２の位置に関する情報を算出する。

例えば、この場合は周囲温度（２５℃）よりも１℃以上高い画素部分を人１０２であると推定すると、図１１（ａ）で示した太線で囲む領域を人に該当する領域とすることができる。このように、所定以上の画素部分を人に該当する領域として決めてもよい。またこれに加えて、２６℃以上の画素部分が所定数以上連続していることを、人の領域を特定するための条件として追加しても構わない。例えば図１１（ｂ）の様に、熱画像内に、点灯時に２６℃以上で発熱する照明器具等の領域が含まれる場合がある。このように場合であっても、例えば２６℃以上の画素が１０画素以上連続した領域を人物として認識するようにしておけば、これらの照明器具等の発熱物体を人として検出することはなくなる。よって、精度の高い人検出が可能になるため、確実に温冷感を推定し、快適な周囲環境を提供することができる。

さらに、上述した実施例では、周囲温度に対して１℃以上の領域を人に該当する領域として設定したが、下限温度だけではなく、上限温度を設定しても構わない。例えば、上限温度を４０℃とし、４０℃よりも高い領域は人に該当する領域としないとすることができる。この場合、例えば図１１（ｃ）の様に、胸部のポケットにスマートフォン等の人体の代謝等以外の要因で発熱している物体が存在したとして、その領域が４０℃よりも高い場合には、その領域を人に該当する領域から除外しても構わない。こうすることで、人が代謝により放熱させている量を正確に見積もることができるため、さらに精度よく温冷感を推定できることになり、より快適な周囲環境を提供することができる。

なお、この実施例では、周囲温度に対して１℃以上高いか否かを閾値として人に該当する領域を設定したが、勿論周囲温度によらず例えば２６℃と決めても構わないし、自由に設定することができる。また、連続する画素数としても、ここでは一例として１０画素としたが、勿論これは１０画素に限定するものではなく、使用する熱画像取得手段の仕様等に応じて適宜設定すればよい。また、上限温度としても４０℃としたが、勿論これもあくまで一例であって、他の温度に設定しても構わず４０℃に限定するものではない。その他にも、時系列的に取得される熱画像を比較し、動きのあった部分を人１０２に該当する領域としても構わず。ここではその手段を限定するものではない。

なお、ここでは、最適な構成として、演算部１３０の内部では熱画像から人１０２に該当する領域の温度平均値を人体温度（Ａ値）として定めて（求めて）、人１０２の温冷感を推定した。しかし、周囲温度との差分を取ることによって着衣を含めた放熱量を推定できるのであれば、その他の値を人体温度としても構わない。例えば、人１０２に該当する領域の温度の積分値でも構わないし、同じく最大値でも構わず、その他最頻値や中央値等でも構わず、ここではそれを限定するものではない。

なお、ここまでは、周囲温度が２５℃程度の場合に関して記載していた。しかし、周囲温度が例えば３３℃程度と高くなった場合、顔面の皮膚温が平均３３℃程度であるのに対し、上着１０２ａやズボン１０２ｂの温度も、周囲温度とあまり差がなくなり両方とも３３℃程度になる。また、両手（露出部）や両足の温度も、周囲温度と同等になるため、熱画像上で人１０２の領域を検出するのが難しくなる。

しかし、通常周囲温度が３３℃程度であれば、皮膚等からの放熱がなく体に熱が篭もっている状況である。このため、この場合には、演算部１３０で温冷感や人の位置を判断せず（演算せず）に、制御部１６０が周囲温度を直接判断して冷房運転を開始しても構わない。この時の構成を図１２に示す。このように、周囲温度が所定温度以上であった場合に、温冷感に関係なく冷房を開始して周囲温度を所定温度（例えば３３℃）以下にする。周囲温度が所定温度以下（所定の温度域）になれば、人の領域を判別することができるようになるので、演算部１３０で温冷感を推定して快適な周囲環境を提供することができるようになる。

なお、ここでは所定温度を３３℃として説明したが、これに限定するものではない。人の顔面等の露出部位の表面温度よりも低い温度であれば、所定温度をもっと低めに設定しても構わないし、ここではその温度や範囲を限定するものではない。これまでに述べた温冷感推定部１３４によって温冷感を推定して制御部１６０を制御する処理は、周囲温度によらず（温度範囲を限定せず）実行される。しかし、例えば、周囲環境が１０℃であれば誰もが寒く感じ、周囲環境が３０℃であれば誰もが暑く感じる。このことから、温度センサ１２０で測定された周囲温度が所定の範囲内である場合に限定して、温冷感推定部１３４によって温冷感を推定して制御部１６０を制御してもよい。そして、その所定の範囲以下の周囲温度であった場合には誰もが寒いと感じるとして、温冷感推定を行わずに暖房運転を行っても構わず、その範囲以上の周囲温度であった場合には誰もが暑いと感じるとして、温冷感推定を行わずに冷房運転を行っても構わない。こうすることで、演算部１３０による計算の負荷を減らすことになり、消費電力の少ない空気調和機を提供することができる。なお、ここでは、温冷感推定を行う周囲温度の範囲として１０℃から３０℃としたが、勿論この範囲に限定するものではなく、趣旨から逸脱しない範囲で自由に設定しても構わない。また、上記で述べた所定温度範囲内に限定して温冷感推定を行う効果は、温冷感推定手法に依存するわけではなく、本実施例で述べた温冷感推定手法以外の手法であっても同様な効果を有することは言うまでもない。

また、人が視野角Φの範囲内に存在しない時の熱画像（基準熱画像）を事前に取得しておき、演算部１３０において、実際に取得された熱画像と基準熱画像との差分を取ることにより、人体温度（Ａ値）と周囲温度（Ｂ値）との差分である差分温度（Ｃ値）を直接求めることができる。このことを、図１３及び図１４を用いて説明する。図１３（ａ）に示す熱画像１０３ｇは、人１０２が視野角Φ内に存在しない場合に取得された基準熱画像である。視野角Φ内に照明器具が存在していたため、照明器具の領域に高い温度の領域が存在する。この基準熱画像は、図１４に示す構成において、背景データバッファ１４５に保存される。次に、図１３（ｂ）に示す熱画像１０３ｈは、視野角Φ内に人１０２が存在する場合に取得された熱画像である。熱画像１０３ｈは、差分処理部１４６に送出される。差分処理部１４６は、熱画像１０３ｈと背景データバッファ１４５に保存されている熱画像１０３ｇとの差分を取得する。その画像が図１３（ｃ）に示す熱画像１０３ｉになる。この熱画像は、すでに周囲温度の分が差し引かれているため、図２の構成の様に演算部１３０内で引き算処理を行ってＣ値を求める必要がない。得られた熱画像１０３ｉに対して、所定温度以上の領域を人１０２に該当する領域として、各画素の平均値を取得することにより差分温度（Ｃ値）を求めることができる。そして、求めた差分温度（Ｃ値）に基づいて温冷感推定部１３４において温冷感を推定することができる。

こうすることにより、温度センサ１２０が不要になるため、さらに安価に空気調和機を構成することができるという効果を有する。また、照明器具等の発熱物体があったとしても、差分を取ることにより確実に人に該当する領域を検出することができる。また、ここでは視野角Φ内に人がいるかいないかを、取得された熱画像を時系列的に比較し、所定時間以上変動がない場合には、人がいないとして判断してもよい。所定時間とは例えば５分程度が適当であるが、仕様に応じて適宜設定しても構わないし、調整できるようにしておいても構わない。

また、空気調和機１００は、通常は人１０２の位置より高い位置に存在し、通常は高い位置の温度の方が高い温度になる。このため、温度センサ１２０で測定された値に対して一定温度低い値を周囲温度（Ｂ値）として設定しても構わない。また、空気調和機１００が設置される高さや位置やその他の条件に応じて、温度センサ１２０で測定された値に対して一定温度をオフセットして周囲温度（Ｂ値）と設定しても構わない。

また、以下にさらなる変形例を説明する。
ここで空気調和機１００は、さらに受信機１８０を有している。上記実施例では、温度センサとして空気調和機１００に搭載されている温度センサ１２０を用いていたが、ここでは空気調和機１００とは別に設けられた温度センサで測定した場合に関して説明する。

（変形例５）
図１５Ａは、変形例５に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図１５Ａに示す変形例は、空気調和機１００とは別にリモコン１９１が設けられた構成である。リモコン１９１は、温度センサ１９３と発信機１９４とを備えている。通常、リモコン１９１は、空気調和機１００の動作のオンやオフ、風向、風量、温度調整等で用いられるが、この変形例５では、リモコン１９１内に温度センサ１９３を追加して、周囲温度を測定することとした。

温度センサ１９３で測定された周囲温度は、発信機１９４に送出され、そこから空気調和機１００内にある受信機１８０に対して無線送信される。その後の動作は、上述した内容と同じである。通常、リモコン１９１の位置は、空気調和機１００の本体よりは室内にいる人に近い位置にあるため、リモコン１９１で測定された温度は、より室内にいる人の周囲温度に近い温度となる。よって、演算部１３０にて推定される温冷感もより精度が向上することになり、さらに快適な周囲環境を提供することができる。

（変形例６）
図１５Ｂは、変形例６に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図１５Ｂに示す変形例は、空気調和機１００とは別にウェアラブル端末１９２が設けられた構成である。ウェアラブル端末１９２は、リモコン１９１と同様、温度センサ１９３と発信機１９４とを備えている。ウェアラブル端末１９２は、室内にいる人が装着している。ウェアラブル端末１９２としては、例えばブレスレット型の活動量計等様々なものがあり、それ以外でもスマートフォンでも構わないし、腕時計型のスマートウォッチ等でも構わないし、スマートグラス等以外のものでも構わない。こういった身の回りに付ける装置に取り付けられている温度センサ１９３で測定された周囲温度を発信機１９４から空気調和機１００の受信機１８０に送信する。その後の動作は、上述した内容と同じである。

このように、ウェアラブル端末１９２等の身の回りに付ける装置で測定された周囲温度は、人の周囲温度を直接測定していることになるため、演算部１３０内にて推定される温冷感の精度はさらに向上されることになり、さらに快適な周囲環境を提供することが可能になる。

（変形例７）
周囲温度を、温度センサではなく熱画像から推定する場合を説明する。図１６は、変形例７に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図１６の構成は、温度センサ１２０に代えて周囲温度推定部１４７を備えることが、図２の構成と異なる。周囲温度推定部１４７は、熱画像取得部１１０から熱画像を入力し、周囲温度（Ｂ値）を算出する。ここでは、周囲温度推定部１４７での処理を説明する。

図１７（ａ）は、熱画像取得部１１０で撮影された熱画像１０３ｊであり、人１０２と照明器具に該当する領域が含まれているとする。また、周囲温度は２３℃程度、顔面の皮膚温は平均３３℃程度、上着１０２ａの温度は２７℃程度、両手（露出部）の温度は３０℃程度、ズボン１０２ｂの温度は２８℃程度、両足（露出部）の温度は２９℃程度とする。

周囲温度推定部１４７において、この熱画像１０３ｊのヒストグラムを計算する。そのヒストグラムを図１７（ｂ）に示す。上で説明した例の様に、この中で２６℃から４０℃までを人に該当する領域とし、それ以外を室内の背景領域と考えることができる。そして、この人１０２に該当する以外の最頻値である２３℃を周囲温度（Ｂ値）として検出する。この熱画像１０３ｊにおいては、人に該当する以外の領域においては、照明器具に該当する領域も存在するが、一般に室内の人以外の発熱体の割合は少ないため、人に該当する以外の領域における最頻値を取得することで、精度よく周囲温度を求めることができる。こうすることで、温度センサ１２０を省略することができるため、さらに安価な空気調和機を提供することが可能になる。

（変形例８）
空気調和機１００に搭載している温度センサ１２０（例えば図２の構成）で測定した温度に、ヒストグラム計算を応用してもよい。例えば、温度センサ１２０の温度精度が±２℃で、さらに温度センサ１２０で測定した温度が例えば図１７（ｃ）の様に２４℃であった場合、２４℃±２℃内における熱画像１０３ｊのヒストグラム内の最頻値（図１７（ｃ）では２３℃）を、周囲温度（Ｂ値）としても構わない。こうすることで、さらに精度よく周囲温度（Ｂ値）を推定することができる。また、通常、空気調和機は、室内でも高い位置に取り付けられることから、人の周囲温度よりも温度センサ１２０で測定される温度の方が高いことが多い。よって、温度センサ１２０で測定された温度から所定温度が低い温度に対して測定ばらつき等を加味した範囲を、周囲温度（Ｂ値）の存在範囲としても構わない。

（変形例９）
熱画像から周囲温度を推定する他の方法を説明する。図１８（ａ）は、空気調和機１００が室内の壁面に取り付けられた状態を示しており、熱画像取得部１１０は上下方向の視野角θを有している。この上下方向の視野角θの中には、室内の天井１０４と床１０５が含まれる様に、熱画像取得部１１０が配置されている。また、室内には人１０２が立っており、熱画像取得部１１０の上下方向の視野角θの内部に入っている。この状態で熱画像取得部１１０が取得した熱画像を、熱画像１０３ｋとして図１８（ｂ）に模式的に示す。熱画像１０３ｋには、人１０２に該当する領域の他に、天井１０４に該当する領域と床１０５に該当する領域とが両方とも存在している。ここで、床１０５に該当する領域の温度と、天井１０４に該当する領域の温度を取得し、平均した値を人１０２の周囲温度としても構わない。一般に、暖かい空気は上昇するため、天井の温度は床の温度と比較して暖かい。人が存在する位置の周囲は、天井と床のほぼ中間に位置するため、天井１０４に該当する領域の温度と床１０５に該当する温度との平均を取得することで、高精度に周囲温度を推定することが可能になる。こうすることで、温度センサ１２０を省略することができるため、さらに安価な空気調和機を提供することが可能になる。

なお、床１０５に該当する領域は、人１０２の立ち位置付近の温度としてもよく、天井１０４に該当する領域の温度は、熱画像１０３ｋの最も上のラインにある画素の中から抽出しても構わないし、その選択の仕方は限定しない。また、ここでは、天井１０４に該当する領域の温度と、床１０５に該当する領域の温度との平均値としたが、平均値以外でも構わず、例えば低い位置での温度を推定する場合は、床１０５に該当する領域の温度の割合を高くし、逆に高い位置での温度を推定する場合は、天井１０４に該当する領域の温度の割合を高くして計算しても構わず、その計算手法も限定するものではない。

（変形例１０）
ここまでは、人１０２に対して通常の正面の熱画像に対して述べてきたが、実際の室内における状況は、これ以外にも様々な状況が考えられる。ここでは、他の状況として、後ろを向いている場合と、寒い所から入出したばかりの状況に関する演算部の演算方法を説明する。

図１９（ａ）の熱画像１０３ｍは、正面を向いた人１０２の熱画像である。図１９（ｂ）の熱画像１０３ｎは、後ろを向いた人１０２の熱画像である。図１９（ｃ）の熱画像１０３ｐは、寒い所から入室した直後における正面を向いた人１０２の熱画像である。図２０Ａは、変形例１０に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図２０Ａに示す変形例は、演算部１３０の人体温度算出部１４８の構成が図２の構成と異なる。

人体温度算出部１４８は、熱画像取得部１１０から送信される熱画像を解析して、人１０２に該当する領域の温度の平均値（Ａ値）を求める。また、人体温度算出部１４８は、人１０２に該当する領域の温度の最大値（Ｄ値）を求める。そして、人体温度算出部１４８では、温度の平均値（Ａ値）と温度の最大値（Ｄ値）から、熱画像内の人１０２が現在どういう状態にあるかを判別する。例えば、温度の平均値（Ａ値）が所定の範囲内（例えば２５℃±３℃）に入っておらず２２℃以下であった場合は、寒い所から入室したばかりで体全体が冷えていると判断される。同様に２８℃以上であった場合は、暑い所から入室したばかりだと判断する。温度の平均値（Ａ値）が２５℃±３℃の範囲にあり温度の最大値（Ｄ値）が例えば３１℃以下であった場合、後ろを向いていると判断される。これは通常は顔の温度は３３℃程度であるが、それ以下の温度であると、顔の温度を測定できていないと考えられるため、後ろを向いていると判断される。

このように、温度の平均値（Ａ値）と最大値（Ｄ値）とを組み合わせることで、人１０２がどういう状態にあるのかを推定することができる。よって、図１９（ｃ）に示す熱画像１０３ｐに対しては、図１９（ｄ）に示す様に、温度の平均値（Ａ値）が２５℃±３℃の範囲外であるため、寒い所から入室した状態と判断される。熱画像１０３ｎに対しては、温度の平均値（Ａ値）は２５℃±３℃の範囲内であるが、温度の最大値（Ｄ値）が３１℃以下であることから、過渡状態にはなく後ろを向いていると判断される。熱画像１０３ｍに対しては、温度の平均値（Ａ値）は２５℃±３℃の範囲内であり、温度の最大値（Ｄ値）も３１℃以上であることから、過渡状態にはなく正面を向いていると判断される。

正面を向いていると判断された熱画像１０３ｍに対しては、温度の平均値（Ａ値）を人体温度算出部１４８における計算結果、即ち人体温度（Ｅ値）とすればよい。一方、熱画像１０３ｐの様に寒い所から入室した状態と判断された場合は、温冷感推定をせずに直接制御部１６０に指令を出して、人１０２を温めればよい。また、熱画像１０３ｎの様に後ろを向いていると判断された場合には、温度の平均値（Ａ値）に対して所定の値だけ定数倍した補正値を人体温度（Ｅ値）とすればよい。このように設定された人体温度（Ｅ値）と温度センサ１２０から得られた周囲温度（Ｂ値）との差分を取って差分温度（Ｃ値）を求め、温冷感推定部１３４において温冷感を推定して制御する。こうすることで、人の過渡状態や、正面を向いていない状態であっても、人の温冷感に応じた制御を行うことができる。

なお、図２０Ｂの構成のように、人体の状態を判断できる人体状態判断部１４９を有していれば、人体温度算出部１４８で温度の平均値（Ａ値）を補正しなくてもよい。つまり人体状態判断部１４９で人１０２が後ろを向いていると判断された場合、セットポイント設定部１３５によってセットポイントＴｃの値を補正することで、温冷感推定しても構わないし、寒い所から入室した状態と判断されたなら、やはり温冷感推定をせずに直接制御部１６０に指令を出して、人１０２を温めても構わない。

なお、上記において、人体温度算出部１４８や人体状態判断部１４９にて温度の平均値（Ａ値）や最大値（Ｄ値）から人の状態を判断する基準として、温度範囲２５℃±３℃や、最大値３１℃といった判断基準を示した。しかし、勿論これらの温度は一例であって、他の値を採用しても構わない。

さらに、人体状態判断部１４９にて、人１０２が所定期間（例えば１０分程度）以上後ろを向き続けていると判断された場合は、図示しない警告手段により、空気調和機１００の熱画像取得部１１０の方を向くように、人１０２に対して警告をしても構わない。こうすることで、セットポイントＴｃを変更したり、温度の平均値（Ａ値）を補正したりすることなく、正確に温冷感を推定することができるようになるため、快適な周囲環境を提供することができる。なお、警告手段としては、音声で案内することの他に、本体に搭載した、図示していない表示ランプ等を点灯させることでも構わないし、リモコン等にその旨を表示しても構わないし、他の手段でも構わず、ここではその手段を限定するものではない。また、警告を出す所定期間も１０分でなくても構わず、長くても短くても構わない。

（変形例１１）
ここまでは熱画像における人に該当する領域の全体を１つの括りとして処理してきたが、この変形例では人に該当する領域を複数の人体部位に区分して処理した場合の例を説明する。図２２は、変形例１１に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図２２に示す変形例は、演算部１３０が部位判別部１５０及び重み付け加算部１５１を備える。

例えば、冷え症である人は、特に手足の温度が周囲温度に影響されやすく、周囲温度と近い温度になってしまう。この場合、手や足といった部位と周囲温度との差は小さくなってしまうため、そのままでは放熱量が小さいと判断される。そこで、この変形例では、人体部位毎に重み付けを与えることを行う。部位判別部１５０は、例えば図２１に示す様に、人１０２に該当する領域において頭部、胴体部、手部、足部、足先部を判別し、５つの人体部位に区分する。そして、部位判別部１５０は、区分した複数の人体部位毎に温度の平均値を計算する。重み付け加算部１５１は、部位判別部１５０によって算出された人体部位毎の温度平均値を入力し、人体部位毎の温度平均値に対して重み付けを与える。差分温度算出部１３３は、重み付けされた温度の平均値（Ｆ値）と、周囲温度（Ｂ値）とから差分温度（Ｃ値）を求める。なお、人体部位毎の温度平均値を算出しなくてもよく、各人体部位に含まれる全画素の温度にそれぞれ重み付けを与えても、結果として同じ温度平均値（Ｆ値）が得られる。

ここで、露出している人体部位（露出部）である手部と足先部の重み付けを小さくした場合、より人の温冷感を正確に反映できる様になり、精度よく温冷感を推定できるようになる。なお、ここでは人体部位として頭部、胴体部、手部、足部、足先部の５つとしたが、この５つの人体部位への判別に限定するものではなく、もっと多くの人体部位へ判別しても構わないし、少なくても構わない。さらに、人体部位毎の重み付けは、図９で示した様な人判別部１４３と組み合わせて行ってもよい。即ち、人判別部１４３で判別された個人毎に異なる人体部位毎の重み付けを与えてもよい。この場合には、重み付けの係数をバッファ１４４内に持たせても構わない。

（変形例１２）
図２３は、変形例１２に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図２３に示す変形例は、演算部１３０が重み付け加算部１５１及び温度範囲分割部１５２を有している。

温度範囲分割部１５２は、取得された熱画像における人１０２に該当する領域を、図２４の様に複数（図２４では６つ）の温度範囲に分割する。さらに、温度範囲分割部１５２は、各温度範囲内の画素数が何画素あるかを分析する。重み付け加算部１５１は、温度範囲分割部１５２で分割された各範囲に対して重み付けを与える。例えば、分割された温度範囲の中で、外気温に近く比較的低温の範囲の重み付けを小さくしても構わない。そして、重み付け加算部１５１は、重み付けされた各温度範囲の平均値を人体温度（Ｆ値）として算出する。差分温度算出部１３３は、重み付け加算部１５１で算出された人体温度（Ｆ値）と周囲温度（Ｂ値）とから差分温度（Ｃ値）を求める。これにより、手部や足先部が冷えている場合でも、より正確に温冷感を推定できるようになる。

なお、ここでは、冷え症の対策として、人１０２に該当する領域の中で、低温側の重み付けを小さくした。しかし、この重み付け係数は目的に応じて任意に変更してよく、ここではその係数や分割数を限定するものではない。

（変形例１３）
次に、人１０２が机１０６の後ろに座っている時の処理に関して説明する。図２６は、変形例１３に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図２６に示す変形例は、演算部１３０が間取り推定部１５３を有している。

リビング等の室内においては、机や棚等の家具が配置されることにより、熱画像取得部１１０で撮影された熱画像において、体の一部が遮られて撮影される場合がある。例えば、図２５（ａ）の様に人１０２の下半身が机１０６で遮られている場合に熱画像を撮影すると、図２５（ｂ）の熱画像１０３ｒの様にやはり下半身は遮られて撮影される。なお、図２５（ｂ）内の点線は、机１０６の配置を示すために追記したものであり、温度情報を示すものではない。そこで、間取り推定部１５３は、熱画像取得部１１０から得られた熱画像から部屋の間取りを推定し、推定した間取りから、得られた人１０２の表面温度情報が全身の温度情報か、体の一部の温度情報かを推定する。熱画像１０３ｒの様に体の上半身のみの画像である場合、人１０２と判断される領域内で、比較的温度の高い顔面部の領域の割合が高くなるため、人１０２の表面温度の平均値は、体全身の表面温度の平均値よりも高くなる。よって、間取り推定部１５３は、熱画像１０３ｒが体の上半身のみの画像であると推定した場合、セットポイント設定部１３５にて設定するセットポイントＴｃを高くする。これにより、机１０６や棚等の家具が配置されるような場合であっても、正確に温冷感を推定することが可能になる。よって、より実態にあった空気調和機の制御を実現することができる。

なお、熱画像において人と判別された領域の一番下側の位置は、足部であると予想できる。よって、間取り推定部１５３は、例えば熱画像取得部１１０で取得された熱画像において人と判別された領域の一番下側の位置をプロットし続け（つまり、人が歩いた軌跡を求め）、領域内でプロットされない領域を机等の家具が配置されている領域であると学習することで、間取りを推定することが可能になる。勿論推定の仕方はこの方法に限定するものではなく、図示しないＣＣＤカメラ等で撮影して、画像認識により推定しても構わず、ここではその手法を限定するものではない。

（変形例１４）
次に、横を向いている人の温冷感推定に関して説明する。図２８は、変形例１４に関わる空気調和機１００の構成を示す図である。図２８に示す変形例は、演算部１３０が人の向き推定部１５４を有している。

人が横を向いている場合、正面を向いている場合と比較して、比較的温度の高い顔面部の領域の割合が低くなるため、熱画像から求められる人の表面温度の平均値は低くなる。そこで、人の向き推定部１５４は、熱画像取得部１１０から得られた熱画像から人の向きを推定する。例えば、熱画像１０３ｓから、人１０２が右側を向いていると推定した場合、人の向き推定部１５４は、熱画像１０３ｓから計算された表面温度の平均値が低く計算されているとして、セットポイント設定部１０８にて設定するセットポイントＴｃを低くする。これにより、人が正面を向いていない場合であっても、正確に温冷感を推定することができる。よって、より実態にあった空気調和機の制御を実現することができる。

なお、人の向き推定部１５４では、例えば人が横を向いている場合、熱画像１０３ｓの様に人１０２と認識された上部の温度分布が、左右非対称になることが分かる。よって、画像上部の温度分布から人の向きを推定することができる。なお、ここでは横を向いている場合に関して説明したが、勿論後ろを向いている場合も可能である。例えば、人の顔面の温度は通常３３℃程度であるが、人に該当する領域内で上部の温度分布の最大値が３３℃よりも大幅に低い場合、髪の影響により温度が低く測定されていると推定される。よって、その場合は、後ろを向いていると推定することができる。勿論、人の向きを推定する方法は他の方法でも構わず、例えば図示しないＣＣＤカメラ等で撮影して、目の位置を認識する等により画像認識により推定しても構わず、ここではその手法を限定するものではない。

［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態に係る空気調和機２００は、第１の実施形態で示した空気調和機１００において、人１０２から視認できる位置に通知部２１０を取り付けた構成である。

図２９は、本発明の第２の実施形態に係る空気調和機２００の外観を概略的に示した図である。図２９において、空気調和機２００は、筐体の前面に取り付けられた熱画像取得部１１０と、内部に取り付けられた演算部２３０と、制御部１６０とを含んでいる。熱画像取得部１１０は、第１の実施形態で説明した構成と同じであり、左右方向の視野角Φを有しており、空気調和機２００の前方空間に存在する物体の二次元的な熱画像を測定することができる。取得できる熱画像は、第１の実施形態で述べた熱画像と同様であるため、ここでの改めての説明は割愛する。

次に、空気調和機２００の構成と機能に関して、図３０を用いて説明する。熱画像取得部１１０で取得された人の温度分布を含んだ熱画像は、演算部２３０に送信される。演算部２３０は、熱画像取得部１１０から入力する熱画像から、人１０２の位置を特定し、かつ、温冷感を推定する。演算部２３０で行われる温冷感の推定は、上記第１の実施形態の様に、人体温度と周囲温度との差分から推定しても構わないが、他の方法として、熱画像から取得された人の手や鼻の温度から推定しても構わず、また必ずしも熱画像から推定しなくてもよく、ここではその方法は限定しない。

演算部２３０で推定された人１０２の温冷感と位置とに基づいて、制御部１６０は、ルーバー１７１、コンプレッサ１７２、ファン１７３を制御して、人１０２の周囲温度を快適に保つように動作する。加えて、本実施形態においては、演算部２３０で推定された人１０２の温冷感を、通知部２１０に与える。通知部２１０は、空気調和機２００の本体に設けられた表示部、例えばＬＥＤを含む。このＬＥＤは、演算部２３０で推定された人１０２の温冷感に基づき、発光する色を変えることを行う。例えば演算部２３０で、人１０２が快適だと推定すると緑色で発光し、暑いと推定すると赤やオレンジ色等の暖色系で発光し、寒いと推定すると青や水色といった寒色系で発光する。

こうすることで、人１０２は今空気調和機２００が、自分の温冷感をどのように推定しているのかを即時に判断することができる。よって、今後さらに強く空調されるのか、もしくはほぼ快適に近づいているため、今後空調は弱まるのかを予測することができるため、不安を感じなくなるという効果を有する。

また、もし通知部２１０に表示されている温冷感と、自分が今感じている温冷感に差があった場合は、例えば図３１に示すようなリモコン２９１を通して、演算部２３０内のセットポイント設定部１３５で設定されるセットポイントＴｃを変更する（温冷感を補正する）ことができる。例えば、通知部２１０が緑色で発光している（快適であると推定している）場合であっても、人１０２が暖かいと感じた時には、リモコン２９１の「暖かい」というボタンを押して修正を指示できる。ボタンの押し下げに応じてリモコン２９１から送信される信号は、図３２の構成で示す受信機２８０が修正受付部として受信し、受信した信号が演算部２３０内のセットポイント設定部１３５に転送される。例えば、第１の実施形態で示した様に、人体温度と周囲温度との差分に基づいて温冷感を推定する場合、閾値であるセットポイントＴｃをやや大きく設定すれば（変更すれば）よいことになる。こうすることで、制御部１６０は、コンプレッサ１７２の温度を低下させることで、人１０２の周囲温度は低下することになり、快適に過ごすことが可能になる。

以上のように、リモコン２９１等で今感じている温冷感を空気調和機２００内のセットポイント設定部１３５に認識させることで、個人毎に最適化された快適な周囲環境を提供することが可能になる。またこの時、第１の実施形態の図９で示した様に、設定した個人を特定し、温冷感の設定をバッファ１４４に記憶させても構わず、こうすることにより使用する個人に最適化された、快適な空気調和機を実現することができる。

なお、上記では発光する色としては３色であったが、勿論、セットポイントＴｃからのずれ量に応じて、発色の色をアナログ的に変更しても構わないし、他の色を用いても構わない。

また、上記例では、人の温冷感の通知を通知部２１０に設けられたＬＥＤを用いて説明したが、それ以外であっても例えばリモコン２９１が設ける表示部に文字等で表示しても構わない。即ち、図３４の様に、演算部２３０で推定された温冷感を、発信機２９４からリモコン２９１に向けて発信し、受信したリモコン２９１は、図３３の様に、受信した結果を表示部の画面上に表示しても構わない。こうすることにより、人１０２は今空気調和機２００が、どう推定しているのかを即時に判断することができる。よって、今後さらに強く空調されるのか、もしくはほぼ快適に近づいているため、今後空調は弱まるのかを予測することができるため、不安を感じなくなるという効果を有する。また、勿論図３５の様に、取得した熱画像を元に、複数名の温冷感が分かるように表示しても構わない。なお、ここでは通知部２１０としてリモコン上では文字で、空気調和機上ではＬＥＤの色で温冷感を表示しているが、通知する手段としてはこれ以外でも構わず、スマホやタブレット等ここではその手段を限定するものではない。

例えば、演算部２３０が、熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に、空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像を生成し、通知部２１０が、表示部に補正画像を表示させることで、空間にいる人の温冷感を空間にいる人に通知してもよい。これにより、リモコンの表示部などの小さな表示領域内に、その人に関する温冷感推定結果を表示することができる。また、例えばシステムに温冷感推定の機能が搭載されていることを知らないユーザにとっても、当該表示が自分に対する温冷感をシステムが推定した結果の表示であることを認識できる。

また、通知部２１０は、ネットワークを介して空気調和機２００以外の端末に、その端末の表示部に空間にいる人の温冷感を表す画像、文字、又は記号を表示する旨のコマンドを通知してもよい。ここで、空気調和機２００以外の端末とは、スマートフォンやタブレットなど、表示機能や通信機能を備えた端末であればいかなるものでも良い。これにより、ユーザはわざわざリモコンを手に持つことなく、常に保持しているスマートフォンなどで現在の温冷感推定状況を把握できる。

また、通知部２１０は、ネットワークを介して空気調和機２００以外の端末に、熱画像と、演算部２３０が特定した人に該当する領域の座標に関する情報と、演算部２３０が生成した熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像をその端末の表示部に表示する旨のコマンドとを、送信してもよい。すなわち、空気調和機２００は、必要な情報を外部の端末に送るだけで、補正画像の生成及び表示は外部の端末で行う。これにより、空気調和機２００にて補正画像を生成するなどの重い処理をすることがないので、空気調和機２００側の処理量が軽減される。

また、演算部２３０が、熱画像内における人に該当する領域の座標の周辺に、空間にいる人の温冷感を表す文字又は記号を重畳させた補正画像を生成し、通知部２１０が、ネットワークを介して空気調和機２００以外の端末に、その端末の表示部に補正画像を表示する旨のコマンドを通知してもよい。すなわち、空気調和機２００が必要な補正画像を生成し、外部の端末はこれを表示する処理のみを行う。これにより、外部の端末に補正画像生成のための特別なアルゴリズムを記憶させておく必要なく、ユーザは現在の温冷感推定状況を把握できる。

さらには、演算部２３０は、人に該当する領域の温度分布に基づいて空間にいる人の温度である人体温度を定め、人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との、差分値に基づいて、空間にいる人の温冷感を推定してもよい。

なお、上記第１及び第２の実施形態では、位置特定部１３１が熱画像取得部１１０で取得された熱画像から人の位置を特定する例を説明した。しかし、人の位置を特定する方法は、この方法に限定されるものではなく他の方法でも構わない。例えば、空気調和機１００及び２００などに別途設けたセンサ（焦電センサ、カメラ、ミリ波レーダ等）の情報に基づいて、人の位置を特定しても構わない。

また、上記第１及び第２の実施形態にて、位置特定部１３１が特定した人の位置に関する情報を人体温度算出部１３２に出力してもよい。これにより、人体温度算出部１３２が行う「熱画像を解析して、人１０２に該当すると推定される領域を判断」する処理を軽減もしくは割愛してもよい。

［応用形態］
上記第１及び第２の実施形態では、熱画像を取得する構成及び／又は人の温冷感を推定する構成を組み込んだ空気調和機を説明した。しかし、熱画像を取得する構成及び／又は人の温冷感を推定する構成をモジュール化して別個の構成とすることも可能である。

例えば、図３６に示すように、熱画像取得部１１０、人体温度算出部１３２、差分温度算出部１３３、温冷感推定部１３４、及びセットポイント設定部１３５をモジュール化して、汎用性を持った熱画像センサシステム３００を形成することができる。このようにモジュール化すれば、熱画像センサシステム３００を搭載する空気調和機の小型化や低コスト化が期待できる。このように汎用性を持たせた熱画像センサシステム３００では、差分温度算出部１３３に必要な周囲温度を、空気調和機が本体又はリモコンに備える温度センサから供給してもよいし、例えば周囲温度推定部１４７を構成に含めて、熱画像取得部１１０で取得された熱画像から推定してもよい。このようにモジュール化して別個の構成にすれば、熱画像センサシステム３００を空気調和機以外の装置に搭載することもできる。空気調和機以外の装置は、例えばカメラ、照明機器、又はスマートフォン等の携帯端末等であり、特に限定しない。

また、人の温冷感を推定する構成をソフトウェアとして別個の構成とすることも可能である（図示せず）。すなわち、人体温度算出部１３２、差分温度算出部１３３、温冷感推定部１３４、及びセットポイント設定部１３５に関する処理（プログラム）が書き込まれた記録媒体（ディスク、外付けメモリ等を含む）であってもよい。また、人体温度算出部１３２、差分温度算出部１３３、温冷感推定部１３４、及びセットポイント設定部１３５に関する処理（プログラム）を、ネットワークを介して提供する行為も含むものとする。この場合、当該ソフトウェアを処理する主体は、空気調和機に搭載される演算部であってもよいし、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォン等に含まれる演算部であってもよいし、ネットワークを介してクラウドサーバ等で処理をしてもよい。この場合、熱画像に関する情報は外部から取得すればよい。

ここで説明したモジュール化もしくはソフトウェアとして別個の構成にする例は、上で説明した例に限られず、演算部１３０又は演算部２３０に含まれる構成のうち一部の構成をモジュール化もしくはソフトウェアとして、別個の構成にすればよい。

なお、上で述べた実施の形態に示す構成は一例であって、発明の趣旨を逸脱しない範囲で様々な変形を加えることができるのは言うまでもない。また、上で述べた各実施の形態やそれらを変形した発明を組み合わせて用いることも勿論可能である。

本発明における空気調和機は、安価な構成で人の温冷感を精度よく推定することにより、操作しなくても快適な周囲環境を提供することが可能であり、有用である。

１００、２００ 空気調和機
１０２ 人
１０２ａ 上着
１０２ｂ ズボン
１０３ａ〜１０３ｓ 熱画像
１０４ 天井
１０５ 床
１０６ 机
１１０ 熱画像取得部
１２０、１９３ 温度センサ
１３０、２３０ 演算部
１３１ 位置特定部
１３２、１４８ 人体温度算出部
１３３ 差分温度算出部
１３４ 温冷感推定部
１３５ セットポイント設定部
１３６ サーカディアンリズム記憶部
１３７、１９０ 時計
１３８ サーカディアンリズム判定部
１３９ 活動量演算部
１４０、１４４ バッファ
１４１ 暖房／冷房判断部
１４２ カレンダー部
１４３ 人判別部
１４５ 背景データバッファ
１４６ 差分処理部
１４７ 周囲温度推定部
１４９ 人体状態判断部
１５０ 部位判別部
１５１ 重み付け加算部
１５２ 温度範囲分離部
１５３ 間取り推定部
１６０ 制御部
１７１ ルーバー
１７２ コンプレッサ
１７３ ファン
１８０、２８０ 受信機
１９１、２９１ リモコン
１９２ ウェアラブル端末
１９４、２９４ 発信機
２１０ 通知部
３００ 熱画像センサシステム

Claims (1)

1. 空間の空調制御を行う空気調和機であって、
   前記空間の温度分布を表す熱画像を取得する熱画像取得部と、
   前記空気調和機の周囲の温度を取得する温度センサと、
   前記熱画像取得部が取得した前記熱画像内における人に該当する領域を特定し、当該特定した領域における前記空間にいる人の温冷感を推定する演算部と、
   前記空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する制御部とを備え、
   前記周囲の温度が少なくとも人の露出部位の表面温度に相当する温度以上の温度域である場合、前記演算部は、前記温冷感の推定を行わず、前記制御部は、前記周囲の温度に応じて前記空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つに関する制御内容を判断して制御し、
   前記周囲の温度が少なくとも人の露出部位の表面温度に相当する温度より低い温度域である場合、前記演算部は、前記温冷感の推定を行い、前記制御部は、前記温冷感に基づいて、前記空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する、空気調和機。