JP6953753B2 - 空調機システム - Google Patents

Description

本発明は、空調機システムに係わり、より詳細には、複数の人物が同一行動を行なっている時にのみ、同一行動を行なっていない時と比較して、空調の温度や風量などを制御する空調パラメータの値を変更するものに関する。

従来、空調機システムの室内機は、例えば特許文献１に示す技術が開示されている。
この室内機は輻射温度センサを備えており、測定した温度により人の有無を検出している。一方、この人の有無の情報は通信接続された設備システムコントローラに逐次送信されている。設備システムコントローラには室内機の空調エリアと対応する座席位置が記憶されており、この人の有無の情報とリンクさせることにより、離席か在席かを判定することができる。

例えば、設備システムコントローラは人が離席した時、その席と対応するエリアを弱冷房に、また、人が在席している時はその席と対応するエリアを強冷房にするように室内機に指示を送信し、室内機はその指示に対応して空調パラメータの値を変更していた。このため、人がいない時に無駄な空調運転を行なわないようにして省エネを図ることができる。

ところで、ジャズダンスやエアロビクスのスタジオなどでは多数の人が同時に運動をし、特に人の集団が同じ様な動きを行なう。このような運動中の状態では運動せずに多数の人が室内にいるだけの状態と比較して室内の温度が上昇する。このため、運動開始前の空調パラメータ（設定温度や風量など）を用いた空調運転のままではユーザーに不快感を与えるおそれがあった。

また、これに対応するため、運動開始や運動終了時にリモコン操作によって空調パラメータの値を変更することは非常に不便であった。このため、予め運動を開始した時に使用する空調パラメータの値でエアコンを動作させることも考えられるが、この場合、運動開始前や運動終了後は空調が効き過ぎた状態になり、省エネに反した空調運転となってしまう問題があった。

特開２０１４−１３７１９０号公報（第９−１０頁、図１）

本発明は以上述べた問題点を解決し、多数の人物を監視して、この多数の人が運動していることを検出した時、空調温度や風量などを制御する空調パラメータの値を自動的に変更して空調運転を行なう空調機システムを提供することを目的とする。

本発明は上述の課題を解決するため、本発明の請求項１に記載の発明は、
室内機と、前記室内機が設置された室内の画像を撮像する撮像手段と、
前記室内機を与えられた空調パラメータの値に基づいて制御する室内機制御手段と、
前記室内の画像を解析し、前記室内の画像に運動を行なっている撮像対象がいるか否か
を判断する画像解析手段と、
前記画像解析手段が運動を行なっている前記撮像対象がいると判断した時、前記空調パ
ラメータの値を変更する空調変更手段を備え、前記画像解析手段は、前記撮像対象が共通の動作を行なっているか否かを判定する行動判定手段を備え、
前記画像解析手段は、前記行動判定手段が複数の前記撮像対象が共通の動作を行なって
いると判定した場合、前記撮像対象が運動を行なっていると判断することを特徴とする。

以上の手段を用いることにより、本発明による空調機システムによれば、撮像対象である人物を監視して、多数の人物が運動していることを検出した時、空調温度や風量などを制御する空調パラメータの値を自動的に変更して空調運転を行なうため、快適性を向上させることができ、また、多数の人物が運動を停止した時、空調パラメータの値を自動的に減少させて省エネ運転を行なうことができる。

本発明による空調機システムの実施例を示すブロック図である。 本発明による空調機システムの設置状態を示す説明図である。 本発明による空調機システムの機能を説明する機能ブロック図である。 撮像部が撮像した画面を示す説明図である。 二人の人物が同じ行動を実施しているか否かを判定する方法を説明する説明図である。（同一行動の場合） 二人の人物が同じ行動を実施しているか否かを判定する方法を説明する他の説明図である。（非同一行動の場合） 管理テーブルの内容を説明する説明図である。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面に基づいた実施例として詳細に説明する。なお、本発明に関係のない冷媒回路等の図示と説明を省略する。

図１は本発明による空調機システム１の実施例を示すハードウェアのブロック図である。空調機システム１は、室内機２０と、室外機３０を備えている。室内機２０は記憶部２１と、撮影した画像を画像データとして出力する撮像部２２と、上下に角度を変えながら送風する上下風向板駆動部２３と、温度設定や運転開始／運転停止、風量などの操作を受け付けるリモコン２４と、室内へ送風する送風ファンモータ２６と、室外機３０と通信接続されて、空調パラメータの値に基づいて室内機全体を制御する室内機制御部２５を備えている。
また、室内機制御部２５内には、撮像部２２が撮像した画像により、運動を行なっている撮像対象である人物がいるか否か、つまり、撮像された人物が共通の動作を行なっているか否かを判断する画像解析部（画像解析手段）１０と、画像解析部１０の判定結果に基づいて空調パラメータの値を変更する空調変更部（空調変更手段）１８を備えている。なお、画像解析部１０と空調変更部１８については後で詳細に説明する。

図２は本発明による空調機システム１の室内機２０の設置状態を部屋の側面から見た説明図である。天井埋込型の室内機２０は図示しない吸込み口と吹き出し口が備えられたパネル２０ａが天井面に配置されており、室内機２０の本体部分は天井内に格納されている。そして、パネル２０ａには撮像部２２が室内（この実施例では床全体）を撮影できるように設置されている。なお、床の上には撮像対象である複数の人物が存在している。

人物を天井側から撮影した場合、撮像部２２の直下、つまり、撮像部２２の図示しないレンズの中心（撮像部の中心点）は人物の真上を撮影することになるが、撮像部２２の直下から人物が離れるに従って、この人物を斜め上から撮影することになる。この結果、例え同じ人物であっても撮影された場所が異なれば、この人物の画像データは異なることになる。

図３は本発明による画像解析部１０の機能を説明する機能ブロック図である。
画像解析部１０は、個別人物認識部（個別人物認識手段）１１と、グループ分割部（グループ分割手段）１２と、方向補正部（方向補正手段）１３と、運動エリア補正部（運動エリア補正手段）１４と、占有比率算出部（占有比率算出手段）１５と、グループ内人物比較部（グループ内人物比較手段）１６と総合一致判定部（総合一致判定手段）１７からなる行動判定部（行動判定手段）１９とを備えている。

個別人物認識部１１は、撮像部２２が撮影した画像データが入力され、この画像データから個々の人物の位置を認識する。個別人物認識部１１は床部分とそれ以外、つまり、人物を画像認識して区別し、つながりのある物体を一人の人物として認識し、この人物毎にＰ１から順に人物番号を割り当てて、人物の位置を示す人物の中心座標と共に、記憶部２１の後述する管理テーブルに順次記憶する。個別人物認識部１１は、画像認識した人物データの最長部分の中央を中心座標として記憶する。

グループ分割部１２は、撮像部２２の図示しないレンズの中心と対応する画像データの中心点を回転の中心として、また、画像データの中心点から画像データの上方（撮像部２２の上方と対応）に伸びる仮想直線を基準方向として、時計回りに回転する角度（人物角度と呼称）と画像データの中心点から人物までの距離に対応して人物をグループ分けする。これは前述したように、人物が撮像部２２のレンズの中央から離れるに従って人物の写り方が変化するため、人物が同じ動作をしているか判定する場合、できるだけ同じ位置でいる人物同士を比較するためである。
グループ分割部１２は、このグループも管理テーブルに記憶する。次にこのグループ分けの方法を説明する。

図４は撮像部２２が撮影したある瞬間の画像データを示す説明図である。
図４において人物は太い実線で示される。そして人物の中心点を黒丸で、その中心点が現す中心座標をＰ１〜Ｐ１３の人物番号で記載している。また、画像データの中心点を示す座標をＣ（０，０）とし、ここから図４の上方に伸びる仮想直線を基準線とし、これが指し示す方向を基準方向（人物角度＝０度）としている。なお、座標はメートルを単位としている。撮像部２２と床との距離に対応して画像データでの画素数とこの座標の距離の関係が変わるため、予め記憶部２１に室内機２０の設置高を記憶しておき、これに対応して画像データでの画素数とこの座標の距離との関係を切り替えるとよい。

この実施例では、中心点座標Ｃ（０，０）を基準として付与された人物の中心を示す座標である人物座標Ｐ１（ｘ，ｙ）〜人物座標Ｐ１３（ｘ，ｙ）を半径０〜半径３メートル未満の内周エリア（グループＡ）と、半径３メートル以上〜半径５メートル未満の外周エリアと、半径５メートル以上の除外エリア（同一行動判定の対象外）に区分して管理する。
例えばＰ５（１．５，３．６）の人物の場合、底辺がｙ、高さがｘの直角三角形における三平方の定理により、中心点座標Ｃ（０，０）からＰ５（１．５，３．６）の人物の距離を求めることができる。
グループ分割部１２は、１．５×１．５＋３．６×３．６＝１５．２１を算出し、この値の平方根である３．９メートルを中心点座標Ｃ（０，０）とＰ５（１．５，３．６）の人物の距離とする。グループ分割部１２は、全ての人物について同様に人物の距離を算出する。

この実施例では前述したように中心点座標Ｃ（０，０）から３メートル未満の範囲をＡグループとしている。また、中心点座標Ｃ（０，０）から半径３メートル以上〜半径５メートル未満の外周エリアで、かつ、基準方向を０度とした場合における、３１５度以上〜４５度未満をＢグループ、４５度以上〜１３５度未満をグループＣ、１３５度以上〜２２５度未満をグループＤ、２２５度以上〜３１５度未満をグル−プＥに区分している。
前述したように各人物は人物座標が割り振られているので、この人物座標（ｘ，ｙ）と中心点座標Ｃ（０，０）との関係から人物角度を算出することができる。 例えばＰ５（１．５，３．６）の人物角度θは、下記の式１で求める。

グループ分割部１２は、ｘ＝１．５、ｙ＝３．６を式１に代入し、θ＝２２．６度を算出する。また、グループ分割部１２は、人物角度が３１５度以上〜４５度未満の角度範囲に入っており、かつ、人物の距離が３．９メートルであるため、人物Ｐ５をグループＢと判定し、これを管理テーブルに記録する。

図７は記憶部２１に記憶されている管理テーブルを説明する説明図である。この管理テーブルは、左端の縦方向に人物番号が割り振られており、横方向には左から順に人物番号、人物の中心座標ｘ，ｙ、中心点からの距離（メートル）、人物角度（度）、グループ、差異平均値、差異平均算出対象、重み値、補正後差異平均値の項目が記載されている。なお、差異平均値以降は後で説明する。また、人物Ｐ１３のデータも記載しているが、説明のため付加しており、中心点からの距離が５メートル以上であるため、実際の管理テーブルには記憶されない。

一方、図３の方向補正部１３は人物の向きを補正する。図４に示すように人物Ｐ２はその他の人物と比較して左方向に向いている。このため方向補正部１３は、人物の画像で一番長い距離である右手先端から左手先端までの直線を正方形の仮想の対角線とする仮想の正方形をすべて同じ向きとなるように、それぞれの人物の中心座標を回転の中心点として人物の画像データを回転させて補正する。図４において人物の周囲を覆う破線がこの仮想の正方形である。

運動エリア補正部１４は、前述した仮想の正方形（以下運動エリアと呼称）をすべて同じ大きさにするため、人物毎の画像データを拡大／縮小する。例えば図４の人物Ｐ３のように、他の人物と同じ運動をしていても女性や子供の場合は体型が小さいため、そのまま他の人と同一の行動か判定すると正確な判定ができない。このため運動エリア補正部１４は、例えばＰ１の人物の大きさである運動エリアに合わせて人物Ｐ３の運動エリアを拡大する。

この実施例では、各人物毎に運動エリアを４×４の複数の区画に分割し、それぞれの区画毎に区画の面積に対する人物の占有面積の比率である占有比率を算出する。二人の人物の同じ区画の占有比率が同じならば、二人は同じ行動をしていると考えられる。ただし、同じ行動をしていても、体型のやせ型／肥満型により占有比率が異なるため、後述するように占有比率の範囲で同一の動作か否かを判定する。

図５は二人の人物が同じ行動を実施しているか判定する方法を説明する説明図である。図５（１）は人物１（Ｐ１）の運動エリアを、図５（２）は人物２（Ｐ２）の運動エリアを、図５（３）は人物１と人物２の同じ区画同士の占有比率の差異の値である差異値を、それぞれ示している。なお、図５（１）と図５（２）の区画内の数値は占有比率示す。

まず最初に占有比率算出部１５は、運動エリアを４×４の区画に分割して各区画に座標を付与する。図５（１）、図５（２）、図５（３）のそれぞれの左下が座標の基準点（０，０）となる。次に占有比率算出部１５は、例えば人物１の各区画毎に占有比率を以下の式２で算出する。

占有比率＝１区画内の人物の面積／１区画の面積・・・・式２

図５（１）において占有比率算出部１５は、各区画の占有率を算出して運動エリアの各区画と対応する座標で示されるテーブルに結果を格納する。人物１の占有率のテーブルの座標をＰ１Ｒ（ｘ，ｙ）とすると、以下のように占有率が格納される。
Ｐ１Ｒ（０，０）＝０．５、Ｐ１Ｒ（０，１）＝０、Ｐ１Ｒ（０，２）＝０、Ｐ１Ｒ（０，３）＝０、Ｐ１Ｒ（１，０）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，１）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，２）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，３）＝０．３、Ｐ１Ｒ（２，０）＝０．３、Ｐ１Ｒ（２，１）＝０．６、Ｐ１Ｒ（２，２）＝０．６、Ｐ１Ｒ（２，３）＝０．５、Ｐ１Ｒ（３，０）＝０、Ｐ１Ｒ（３，１）＝０、Ｐ１Ｒ（３，２）＝０、Ｐ１Ｒ（３，３）＝０．５

次に図５（２）において占有比率算出部１５は、人物２の占有比率を同様にして算出して結果を座標で示されるテーブルに格納する。人物２の占有率のテーブルの座標をＰ２Ｒ（ｘ，ｙ）とすると、以下のように占有率が格納される。
Ｐ２Ｒ（０，０）＝０．４、Ｐ２Ｒ（０，１）＝０、Ｐ２Ｒ（０，２）＝０、Ｐ２Ｒ（０，３）＝０、Ｐ２Ｒ（１，０）＝０．４、Ｐ２Ｒ（１，１）＝０．５、Ｐ２Ｒ（１，２）＝０．５、Ｐ２Ｒ（１，３）＝０．２、Ｐ２Ｒ（２，０）＝０．３、Ｐ２Ｒ（２，１）＝０．８、Ｐ２Ｒ（２，２）＝０．８、Ｐ２Ｒ（２，３）＝０．６、Ｐ２Ｒ（３，０）＝０、Ｐ２Ｒ（３，１）＝０、Ｐ２Ｒ（３，２）＝０、人物２（３，３）＝０．４
同様にして占有比率算出部１５は、人物３〜人物１２まで算出する。

図３のグループ内人物比較部１６は、同じグループに所属する人物を区画毎に比較して、その絶対値の差である差異値を算出する。図７の管理テーブルにおいてグループ内人物比較部１６は、同じグループ内で人物番号が小さい人物から順に二人ずつ選択し、この選択された二人の人物、ここでは人物１と人物２が同じグループＡに所属するため、この二人の人物が同じ行動をしているかを判定するための値として、差異値の合計を求めてから差異の平均である差異平均値を求める。なお、グループ内人物比較部１６は、グループ内の人数が奇数であれば一人を重複させて選択し、グループ内の人数が一人であれば、隣接するグループから一人を選択して比較する。全てのグループにおいて人物が一人以下の場合、グループ内人物比較部１６は、差異値を算出できないため、『算出不能』を総合一致判定部１７へ出力する。

図５（３）においてグループ内人物比較部１６は、人物１と人物２のそれぞれの同じ座標の区画の占有比率の絶対値の差を算出して座標で示される差異値のテーブルに格納する。差異値の座標をＤＩＦ（ｘ，ｙ）とすると、以下のように差異値が格納される。
ＤＩＦ（０，０）＝０．１、ＤＩＦ（０，１）＝０、ＤＩＦ（０，２）＝０、ＤＩＦ（０，３）＝０、ＤＩＦ（１，０）＝０．１、ＤＩＦ（１，１）＝０、ＤＩＦ（１，２）＝０、ＤＩＦ（１，３）＝０．１、ＤＩＦ（２，０）＝０、ＤＩＦ（２，１）＝０．２、ＤＩＦ（２，２）＝０．２、ＤＩＦ（２，３）＝０．１、ＤＩＦ（３，０）＝０、ＤＩＦ（３，１）＝０、ＤＩＦ（３，２）＝０、ＤＩＦ（３，３）＝０．１

前述したように、各人物の大きさと方向（向き）は揃えてあるため、この差異値は人物の様相、つまり、痩せ型とか肥満型などの差になる。グループ内人物比較部１６は、これらの差異値の合計：０．９を区画の数：１６で割って差異平均値：０．０６を算出する。そして、グループ内人物比較部１６は、同じグループ内の人物３と人物４についても同様に処理し、差異平均値を図７の管理テーブルに記憶する。なお、管理テーブルの差異平均算出対象はそれぞれの人物が他のどの人物と比較されたかを示している。
このようにしてグループ内人物比較部１６は各グループ毎に二人の人物の差異平均値を算出し、管理テーブルの算出対象の人物の差異平均値の欄に差異平均値を記憶する。

前述したように、撮像部２２で撮影される画像データにおいては、グループＡの人物よりも、撮像部２２のレンズの外周で撮影されるその他のグループの人物の傾きが大きくなる。つまり、この傾きによる人物一致の誤差が大きくなる。このため、これを補正するように、予め差異平均値を重み値により補正する。この実施例ではグループＡを重み値：１．０とし、その他のグループを重み値：０．８として予め管理テーブルに記憶されている。

総合一致判定部１７は、グループ内人物比較部１６から『算出不能』が入力されたら同一行動をしている人物がいないと判断し、この判定結果を行動判定部１９は空調変更部１８へ出力する。
一方、総合一致判定部１７は、グループ内人物比較部１６から『算出不能』が入力されなかった場合、図７に示す管理テーブルを用いて各人物毎に差異平均値に重み値を乗じて補正後差異平均値を求め、そして、これをすべて加算して合計値を求め、これを人物の人数で除して合計平均値を求める。本実施例では合計値が０．９２となり、１２人の合計平均が０．０８となる。そして総合一致判定部１７は、予め定めた値である差異平均閾値：０．１０以内であるため、人物１〜人物１２までは共通の動作、つまり、同一行動をしていると判定する。この判定結果を行動判定部１９は空調変更部１８へ出力する。
つまり、行動判定部１９は複数の人物が同一行動、つまり集団による共通の運度を行なっているか否かを判定して出力する。

空調変更部１８は、行動判定部１９が複数の人物が同一行動をしていると判定した場合、つまり、集団で運動を行なっていると判定した場合、行動判定部１９が複数の人物が同一行動をしていない、つまり集団による運動をしていないと判定した場合（例えば弱冷房で制御していた状態）に比較して空調パラメータの値を増加（例えば強冷房に変更）する。
ここで空調パラメータとは、設定温度、送風ファンモータ２６の回転数、室外機３０に搭載された図示しない圧縮機の回転数、空調機システム１内に流れる冷媒の流量を調節する図示しない膨張弁の開度など、その値を増減したり、大きく、または、小さくしたりして、例えば冷房／暖房を「強」から「弱」にする指示に対応して空調運転を制御するパラメータである。

具体的に説明すると、室内の温度において暖房運転であれば現在の室温よりも高い温度にする場合は温度の空調パラメータの値を大きくし、低い温度にする場合は温度の空調パラメータの値を小さくする。一方、冷房運転の場合であれば現在の温度よりも低い温度にする場合は温度の空調パラメータの値を大きくし、高い温度にする場合は温度の空調パラメータの値を小さくする。また、送風の強さにおいて、強送風にするためには風量の空調パラメータの値を大きく、弱送風にするためには風量の空調パラメータの値を小さくする。

室内機制御部はリモコン２４からの指示に基づいて、これらの空調パラメータの値を生成し、さらに、この空調パラメータの値に従って空調温度であれば室内機３０に内蔵されている図示しない圧縮機の回転数を室内機３０に指示し、風量の空調パラメータであれば送風ファンモータの回転数を制御する。なお、前述した弱冷房とは温度と風量の空調パラメータの値を小さくすることであり、強冷房とは温度と風量の空調パラメータの値を大きくすることである。空調変更部１８は画像解析部１０の判定結果に従って、この空調パラメータの値を変更する。

一方、画像解析部１０は以上説明した同一行動の検出をリアルタイムで実行し、その結果を空調変更部１８へ常に出力している。空調変更部１８は同一行動であるとの結果が例えば１分間以上連続して入力された場合、同一行動であるとの結果が１分間以上連続して入力されなかった場合と比較して、空調パラメータの値を増加、つまり強冷房にする。もし、同一行動であるとの結果が１分間以上連続して入力されない場合、空調変更部１８は弱冷房で制御していた時の空調パラメータの値に変更する。

なお、行動判定部１９で同一行動を連続して検出した場合であっても、合計平均が１分間ほぼ同じ値の時、各人物が同じ姿勢で休憩している場合もある。このため、このような場合、行動判定部１９は空調変更部１８が強冷房から弱冷房に変更するように同一行動を検出していても、同一行動でないとの判定結果を空調変更部１８へ出力してもよい。

図６は二人の人物が同じ行動を実施しているか判定する方法を説明する別の説明図である。図６（１）は人物１（Ｐ１）の運動エリアを、図６（２）は運動をしていない人物Ｘの運動エリアを、図６（３）は人物１と人物Ｘの差異値を、それぞれ示している。またこの二人は同じグループＡに属していると仮定する。なお、人物１は他の人と同じ運動を行なっており、人物Ｘは運動をやめて歩行状態であるとする。

運動エリア補正部１４は、人物Ｘの中で一番長い部分、つまり両肩の長さを対角線とする正方形を運動エリアとして認識し、この運動エリアを人物１の運動エリアと同じ大きさに拡大する。人物１の場合、両腕を前後に振った状態であるため、人物Ｘよりも人物の画像データは相対的に小さくなる。

図６（１）において占有比率算出部１５は、各区画の占有率を、算出して占有比率のテーブルに以下のように格納する。（図５（１）と同じ）
Ｐ１Ｒ（０，０）＝０．５、Ｐ１Ｒ（０，１）＝０、Ｐ１Ｒ（０，２）＝０、Ｐ１Ｒ（０，３）＝０、Ｐ１Ｒ（１，０）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，１）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，２）＝０．５、Ｐ１Ｒ（１，３）＝０．３、Ｐ１Ｒ（２，０）＝０．３、Ｐ１Ｒ（２，１）＝０．６、Ｐ１Ｒ（２，２）＝０．６、Ｐ１Ｒ（２，３）＝０．５、Ｐ１Ｒ（３，０）＝０、Ｐ１Ｒ（３，１）＝０、Ｐ１Ｒ（３，２）＝０、Ｐ１Ｒ（３，３）＝０．５

また、図６（２）において占有比率算出部１５は、人物Ｘの占有比率を同様にして算出して占有比率のテーブルに以下のように格納する。
ＰＸＲ（０，０）＝０．８、ＰＸＲ（０，１）＝０．５、ＰＸＲ（０，２）＝０．１、ＰＸＲ（０，３）＝０、ＰＸＲ（１，０）＝０．６、ＰＸＲ（１，１）＝１．０、ＰＸＲ（１，２）＝０．８、ＰＸＲ（１，３）＝０．０、ＰＸＲ（２，０）＝０．１、ＰＸＲ（２，１）＝０．８、ＰＸＲ（２，２）＝１．０、ＰＸＲ（２，３）＝０．６、ＰＸＲ（３，０）＝０、ＰＸＲ（３，１）＝０、ＰＸＲ（３，２）＝０．４、ＰＸＲ（３，３）＝０．７

図６（３）においてグループ内人物比較部１６は、人物１と人物Ｘのそれぞれの同じ座標の区画の占有比率の絶対値の差を算出して座標で示される差異値のテーブルに以下のように格納する。
ＤＩＦ（０，０）＝０．３、ＤＩＦ（０，１）＝０．５、ＤＩＦ（０，２）＝０．１、ＤＩＦ（０，３）＝０．０、ＤＩＦ（１，０）＝０．１、ＤＩＦ（１，１）＝０．５、ＤＩＦ（１，２）＝０．３、ＤＩＦ（１，３）＝０．３、ＤＩＦ（２，０）＝０．２、ＤＩＦ（２，１）＝０．２、ＤＩＦ（２，２）＝０．４、ＤＩＦ（２，３）＝０．１、ＤＩＦ（３，０）＝０、ＤＩＦ（３，１）＝０、ＤＩＦ（３，２）＝０．４、ＤＩＦ（３，３）＝０．２

グループ内人物比較部１６は、これらの差異値の合計：３．６を区画の数：１６で割って差異平均値：０．２３を算出する。もし、この人物Ｘが人物２であった場合、図７の管理テーブルにおいて人物１と人物２の補正後差異平均値は共に０．２３となる。このため総合一致判定部１７は、補正後差異平均値の合計を１．２６として算出し、また、合計平均値を０．１１と算出する。

そして総合一致判定部１７は、この合計平均値が差異平均閾値：０．１０を超えているため、人物１〜人物１２までは同一行動をしていないと判定する。行動判定部１９は、この判定結果を空調変更部１８へ出力する。
空調変更部１８は、行動判定部１９が複数の人物が同一行動をしていないと判定した場合、現在の強冷房の空調パラメータの値を弱冷房の空調パラメータの値に変更する。

一方、差異平均閾値の値を調整することにより、同一行動か否かの判定レベルを任意に決めることができる。このため、激しいダンスを行なう場合、予め差異平均閾値の値を大きくして設定しておくことで、運動についていけない人が増えても空調変更部１８は集団行動をしていると判断して強冷房の運転を継続させることができる。

以上説明したように、人の集団が同じ動きを開始した時、画像解析部１０がこの人の集団が運動を開始したと判断し、この判断を受けて空調変更部１８が空調パラメータの値を自動的に増加させて快適性を向上させることができ、また、人の集団が同じ動きを停止した時、画像解析部１０が運動を停止したと判断し、この判断を受けて空調変更部１８が空調パラメータの値を自動的に減少させて省エネ運転を行なうことができる。

本実施例では同一行動か否かの判断を、修正後差異平均値の合計平均値を用いているがこれに限るものでなく、比較した二人の人物の修正後差異平均値で先に一致／不一致を判定し、判定対象の人数に対する不一致の算出件数の割合で判定してもよい。
また本実施例では冷房運転時に同一行動となった場合、弱冷房を強冷房にする例を記載しているが、これに限るものでなく、暖房運転時に同一行動となった場合、運動により室温が上昇するため強暖房から弱暖房に、つまり、空調パラメータの値を小さく切り替えるようにしてもよい。

また、本実施例では室内機２０内部に撮像部２２を備えた構成になっているが、これに限るものでなく、撮像部２２を独立したカメラで構成し、このカメラで撮影した画像データを無線で室内機２０へ送信するようにしてもよい。
また、本実施例では室内機制御部２５内部に画像解析部１０と空調変更部１８を備えた構成を説明しているが、これに限るものでなく、室内機制御部２５内部から画像解析部１０を削除し、撮像部２２と画像解析部１０を組み合わせて１つの機器として独立させ、同一行動か否かの判定結果を室内機制御部２５の空調変更部１８へ送信するようにしてもよい。

１ 空調機システム
１０ 画像解析部（画像解析手段）
１１ 個別人物認識部（個別人物認識手段）
１２ グループ分割部（グループ分割手段）
１３ 方向補正部（方向補正手段）
１４ 運動エリア補正部（運動エリア補正手段）
１５ 占有比率算出部（占有比率算出手段）
１６ グループ内人物比較部（グループ内人物比較手段）
１７ 総合一致判定部（総合一致判定手段）
１８ 空調変更部（空調変更手段）
１９ 行動判定部（行動判定手段）
２０ 室内機
２０ａ パネル
２１ 記憶部
２２ 撮像部
２３ 上下風向板駆動部
２４ リモコン
２５ 室内機制御部
２６ 送風ファンモータ
３０ 室外機

Claims (1)

1. 室内機と、前記室内機が設置された室内の画像を撮像する撮像手段と、前記室内機を与えられた空調パラメータの値に基づいて制御する室内機制御手段と、
   前記室内の画像を解析し、前記室内の画像に運動を行なっている撮像対象がいるか否かを判断する画像解析手段と、前記画像解析手段が運動を行なっている前記撮像対象がいると判断した時、前記空調パラメータの値を変更する空調変更手段を備え、前記画像解析手段は、前記撮像対象が共通の動作を行なっているか否かを判定する行動判定手段を備え、
   前記画像解析手段は、前記行動判定手段が複数の前記撮像対象が共通の動作を行なって
   いると判定した場合、前記撮像対象が運動を行なっていると判断することを特徴とする空調機システム。

Images