JP7206537B2 - Water discharge device - Google Patents
Water discharge device Download PDFInfo
- Publication number
- JP7206537B2 JP7206537B2 JP2018174725A JP2018174725A JP7206537B2 JP 7206537 B2 JP7206537 B2 JP 7206537B2 JP 2018174725 A JP2018174725 A JP 2018174725A JP 2018174725 A JP2018174725 A JP 2018174725A JP 7206537 B2 JP7206537 B2 JP 7206537B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- water discharge
- water
- unit
- condition
- discharger
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Domestic Plumbing Installations (AREA)
Description
本発明は吐水装置に関する。 The present invention relates to a water discharging device.
特許文献1には、シャワーを提供する状況に関する推論条件を検出し、シャワー温度推論手段が、前記推論条件に基づきシャワー利用者の快適なシャワー温度をニューラルネットワークで推論し、推論したシャワー温度に基づいてシャワーを提供する技術が記載されている。 In Patent Document 1, an inference condition regarding the situation of providing a shower is detected, and a shower temperature inference means infers a comfortable shower temperature for the shower user based on the inference condition with a neural network, and based on the inferred shower temperature. A technique is described for providing a shower with
特許文献1に記載の技術は、シャワー温度のみを学習及び制御の対象としている。このため、特許文献1に記載の技術を洗い台の吐水制御に適用した場合には、例えば、吐水部から無駄に吐水したり、或いは吐水部からの吐水量や吐水時間が不足する等のように、吐水量や吐水時間の過不足が生ずる可能性が高い。しかし、吐水部の前に到来した利用者がどの程度の吐水量又は吐水時間の吐水を所望しているかについては、例えば手洗いかバケツでの水汲みか等のように、利用者が水を何に使うかに応じて相違するので、利用者の状況に応じて吐水量や吐水時間を制御することは困難であった。 The technology described in Patent Document 1 targets only the shower temperature for learning and control. For this reason, when the technique described in Patent Document 1 is applied to the water discharge control of the washing stand, for example, water is wasted from the water discharge unit, or the amount of water discharged from the water discharge unit or the water discharge time is insufficient. In addition, there is a high possibility that there will be an excess or deficiency in the water discharge amount or water discharge time. However, regarding the amount of water to be discharged or the duration of water discharge desired by a user who has arrived in front of the water discharge unit, the user may decide whether to use the water by hand or by fetching water with a bucket. Therefore, it is difficult to control the amount of spouted water and the duration of spouted water according to the user's situation.
本発明は上記事実を考慮して成されたもので、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御できる吐水装置を得ることが目的である。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a water discharger capable of appropriately controlling at least one of water discharge amount and water discharge time according to the situation of a user arriving in front of the water discharger. is.
請求項1記載の発明に係る吐水装置は、吐水部の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影する撮影部と、前記吐水部からの過去の吐水において前記撮影部で撮影された画像及び前記吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習された学習済モデルと、前記撮影部で今回撮影された画像と、に基づいて、前記吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する吐水条件取得部と、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件に従って前記吐水部からの吐水を制御する吐水制御部と、前記吐水部からの吐水における吐水条件を検出する検出部と、吐水を指示するための吐水指示部を介して前記吐水部からの吐水が指示された場合に、前記検出部で検出された前記指示に応じた吐水における前記吐水条件と、前記指示に応じた吐水において前記撮影部で撮影された画像と、に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部と、を含んでいる。 The water discharging device according to the first aspect of the present invention comprises a photographing unit for photographing a predetermined area in which a user who has arrived in front of the water discharging unit is shown, an image photographed by the photographing unit during past water discharge from the water discharging unit, and Based on a trained model learned from information including water discharge conditions including at least one of a water discharge amount and a water discharge time in past water discharge from the water discharge unit, and an image currently captured by the imaging unit, the water discharge is performed. a water discharge condition acquisition unit that acquires a water discharge condition including at least one of a water discharge amount and a water discharge time in the current water discharge from a unit; and controlling water discharge from the water discharge unit according to the water discharge conditions acquired by the water discharge condition acquisition unit. a water discharge controller for detecting a water discharge condition in the water discharge from the water discharge unit; and a learning unit that updates the learned model based on the water discharge condition detected in the water discharge in response to the instruction and the image captured by the imaging unit in the water discharge in response to the instruction. I'm in.
請求項1記載の発明では、吐水部の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影部が撮影するので、吐水部の前に到来した利用者の状況が撮影部によって画像として撮影される。また、吐水条件取得部は、学習済モデルと撮影部で今回撮影された画像とに基づいて、吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する。ここで、吐水条件取得部が吐水条件の取得に用いる学習モデルは、吐水部からの過去の吐水において撮影部で撮影された画像及び吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習されたモデルである。 In the first aspect of the present invention, since the photographing section photographs the predetermined area in which the user arriving in front of the water discharging section is captured, the situation of the user arriving in front of the water discharging section is photographed as an image by the photographing section. Also, the water discharge condition acquisition unit acquires water discharge conditions including at least one of the water discharge amount and the water discharge time of the current water discharge from the water discharge unit based on the learned model and the image captured this time by the image capturing unit. Here, the learning model used by the water discharge condition acquisition unit to acquire the water discharge condition is at least one of an image captured by the imaging unit during past water discharge from the water discharge unit and a water discharge volume and water discharge time during past water discharge from the water discharge unit. It is a model learned from information including discharge conditions including
このため、吐水条件取得部により、吐水部の前に今回到来した利用者の状況などに基づき、状況などが類似する過去の吐水部の利用における吐水条件と類似するように、今回の吐水における吐水条件が取得されることになる。そして、吐水制御部は、吐水条件取得部で取得された吐水条件に従って吐水部からの吐水を制御する。従って、請求項1記載の発明によれば、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御することができる。
また、請求項1記載の発明では、吐水指示部を介して吐水部からの吐水が指示された場合に、指示に応じた吐水における吐水条件及び撮影部で撮影された画像に基づいて、学習済モデルを更新する。これにより、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水条件を制御する精度を向上させることができる。また、吐水指示部を介して吐水部からの吐水が指示されると、学習済モデルの更新が自動的に行われるので、利用者が自身の嗜好の設定を手動で行う態様と比較して、利用者の手間を省くことができる。
For this reason, the water discharge condition acquisition unit, based on the situation of the user who arrived in front of the water discharge unit this time, sets the water discharge conditions for the current water discharge to be similar to the water discharge conditions in the past use of the water discharge unit with similar situations. Conditions will be obtained. The water discharge control section controls water discharge from the water discharge section according to the water discharge condition acquired by the water discharge condition acquisition section. Therefore, according to the first aspect of the invention, it is possible to appropriately control at least one of the water spouting amount and the water spouting time according to the situation of the user who arrives in front of the water spouting section.
Further, in the invention according to claim 1, when water discharge from the water discharge unit is instructed via the water discharge instruction unit, the learning is completed based on the water discharge conditions in water discharge according to the instruction and the image photographed by the photographing unit. Update your model. As a result, it is possible to improve the accuracy of controlling the water discharge conditions according to the situation of the user who has arrived in front of the water discharger. Further, when water discharge from the water discharge unit is instructed via the water discharge instruction unit, the learned model is automatically updated. It is possible to save the user's trouble.
請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明において、前記学習済モデルの学習に用いられた前記吐水条件は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含み、前記吐水条件取得部は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含む前記吐水条件を取得する。 The invention according to claim 2 is the invention according to claim 1, wherein the water discharge condition used for learning of the trained model includes at least one of water discharge volume and water discharge time and at least one of water temperature and water pressure. The water discharge condition acquisition unit acquires the water discharge condition including at least one of water temperature and water pressure in addition to at least one of water discharge amount and water discharge time.
請求項2記載の発明では、吐水条件が、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含んでいるので、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方も適切に制御することができる。 In the second aspect of the invention, since the water discharge conditions include at least one of water temperature and water pressure in addition to at least one of water discharge amount and water discharge time, the condition of the user arriving in front of the water discharge unit can be adjusted. At least one of water temperature and water pressure can be appropriately controlled in addition to at least one of water spouting amount and water spouting time.
請求項3記載の発明は、請求項1又は請求項2記載の発明において、前記吐水条件取得部は、前記吐水部の前に到来した利用者が前記撮影部によって撮影されている場合に前記吐水条件を取得し、前記吐水制御部は、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件が吐水有りの場合に、前記吐水部からの吐水を制御する。 The invention according to claim 3 is based on the invention according to claim 1 or claim 2, wherein the water discharge condition acquisition unit detects the water discharge condition when a user arriving in front of the water discharge unit is photographed by the photographing unit. Obtaining a condition, the water discharge control unit controls water discharge from the water discharge unit when the water discharge condition obtained by the water discharge condition obtaining unit indicates that water is to be discharged.
請求項3記載の発明では、吐水条件取得部で取得された吐水条件を利用して吐水が必要な状況か否かの判定を行っており、吐水条件取得部で取得された吐水条件が吐水有りの場合に、吐水部からの吐水を制御している。これにより、吐水が必要な状況か否かの判定を、撮影部によって撮影された画像を解析することで行う場合と比較して、吐水装置の構成を簡単にすることができる。 In the third aspect of the present invention, the water discharge condition acquired by the water discharge condition acquisition unit is used to determine whether or not water is required to be discharged. , the water discharge from the water discharge unit is controlled. This makes it possible to simplify the configuration of the water discharger as compared with the case where the judgment as to whether or not water discharge is required is performed by analyzing the image captured by the imaging unit.
本発明は、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御できる、という効果を有する。 ADVANTAGE OF THE INVENTION This invention has the effect that at least one of the water spouting amount and water spouting time can be controlled appropriately according to the conditions of the user who arrived in front of the water spouting part.
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図1には家屋の屋内に設置された吐水装置10が示されている。吐水装置10は、一端が上水道源60に接続された配管12を含み、配管12の他端は、一端が給湯設備62に接続された配管14の他端と、一端が吐水部28に接続された配管16の他端と、に各々接続されている。
An example of an embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 shows a
配管12の途中には流量調整弁18が設けられており、上水道源60から供給されて配管12内を流れる水の流量は流量調整弁18によって調整される。また、配管14の途中には流量調整弁20が設けられており、給湯設備62から供給されて配管14内を流れる水(湯)の流量は流量調整弁20によって調整される。従って、配管12、14から供給されて配管16を流れる水の温度は流量調整弁18、20の弁開度の比率に応じて調整される。
A flow
配管16の途中には流量調整弁22、水圧センサ24及び水温センサ26が設けられている。配管12、14から供給されて配管16内を流れる水の流量の調整及び止吐水は流量調整弁22によって行われる。水圧センサ24は配管16内を流れる水の水圧を検出し、水温センサ26は配管16内を流れる水の温度を検出する。なお、水圧センサ24及び水温センサ26は検出部の一例である。
A
図2に示すように、吐水部28は、流し台50に設けられた槽52の上方に、槽52の底部へ向けて吐水するように設けられている。吐水部28の先端部には、吐水部28の吐水口に隣接して赤外線センサ31が設けられている。赤外線センサ31は、吐水部28の先端部に接近した物体(例えば利用者の手など)を検知する。
As shown in FIG. 2 , the
また、吐水部28の近傍には吐水指示レバー30が設けられている。吐水指示レバー30は、図2の矢印A方向に回動されることで、吐水部28からの水の止吐水及び吐水量の調整が指示され、図2の矢印B方向に回動されることで、吐水部28から吐水される水の温度の調整が指示される。吐水指示レバー30の回動位置は、吐水指示レバー30に内蔵されたセンサによって検出される。なお、赤外線センサ31及び吐水指示レバー30は吐水指示部の一例である。
A water
また、流し台50にはカメラ32が取り付けられており、室温センサ34(図1参照)が設けられている。カメラ32は、吐水部28の前(流し台50の前)に到来した物体(例えば、吐水装置10が設置された家屋の居住者などの利用者)が映るように設定された所定領域を撮影する。なお、カメラ32は撮影部の一例である。
A
図1に示すように、吐水装置10はコンピュータ36を備えており、流量調整弁18、20、22、水圧センサ24、水温センサ26、吐水指示レバー30、赤外線センサ31、カメラ32及び室温センサ34はコンピュータ36に接続されている。
As shown in FIG. 1, the
コンピュータ36は、CPU、メモリ、各種の処理を実行するためのプログラムなどを記憶した不揮発性の記憶部及びネットワークインタフェースなどを含んでいる。コンピュータ36は、機能的には、情報取得部38、学習用データ記憶部40、学習部42、学習済モデル記憶部44、吐水条件取得部46及び吐水制御部48を備えている。
The
情報取得部38は、水圧センサ24によって検出された水圧、水温センサ26によって検出された水温、吐水指示レバー30の内蔵センサによって検出された吐水指示レバー30の回動位置、赤外線センサ31による物体の検知結果、カメラ32によって撮影された画像及び室温センサ34によって検出された室温を取得する。
The
学習用データ記憶部40には、赤外線センサ31による物体検知又は吐水指示レバー30を介しての指示に基づき吐水部28から吐水を行った際に、カメラ32で撮影された画像、室温及び日時と、赤外線センサ31による物体検知又は吐水指示レバー30を介しての指示に基づき吐水部28から吐水を行った際の吐水量、吐水時間、水温、水圧などの吐水条件(教師信号の一例)と、が対応付けられた学習用データが複数記憶される。
The learning
学習部42は、学習用データ記憶部40に記憶された複数の学習用データに基づいて、カメラ32で撮影された画像、室温及び日時から、これらの画像、室温及び日時が表す状況において吐水部28からの適切な吐水条件を出力するためのモデルを学習させることで、学習済モデルを生成するか、又は、既に生成した学習済モデルを更新する。本実施形態では、モデルの一例として、図3に示すようなニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。学習済モデル記憶部44には、学習部42で生成された学習済モデルが記憶される。学習部42は学習部の一例である。
Based on a plurality of pieces of learning data stored in the learning
なお、学習済モデル記憶部44には、他の1台以上の吐水装置10で得られた学習用データから生成した学習済モデルを予め記憶しておいてもよい。この場合、学習部42は学習済モデル記憶部44に記憶された学習済モデルの更新を行う。吐水装置10と比較すると、他の吐水装置10では、吐水部28の前に到来する利用者が相違すると共に、吐水部28の前に到来した利用者による吐水の指示も相違する可能性があるので、他の1台以上の吐水装置10で得られた学習用データから生成した学習済モデルは、吐水装置10が設置された家屋に応じた最適化はなされていない。しかし、吐水装置10で得られた学習用データのみを用いて学習済モデルの生成・更新を行う場合よりは、学習済モデルの最適化に要する時間を短縮することができる。本実施形態では、学習済モデル記憶部44に学習済モデルが予め記憶されている態様を説明するが、これに限定されるものではない。
Note that the learned
吐水条件取得部46は、吐水部28の前に利用者が到来し、赤外線センサ31により物体が検知されずかつ利用者によって吐水指示レバー30が操作されない場合に、情報取得部38によって取得された画像、室温及び日時と、学習済モデル記憶部44に記憶された学習済モデルと、に基づいて多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことにより、吐水部28からの吐水条件を取得する。また、吐水条件取得部46は、赤外線センサ31により物体が検知されたり、吐水部28の前に到来した利用者によって吐水指示レバー30が操作されたりした場合には、赤外線センサ31による物体検知や吐水指示レバー30の回動位置に応じて吐水条件を取得する。なお、吐水条件取得部46は吐水条件取得部の一例である。
The water discharge
吐水制御部48は、吐水条件取得部46によって取得された吐水条件に応じて流量調整弁18、20、22の弁開度を制御することで、前記吐水条件に応じて吐水部28からの吐水を行う。なお、吐水制御部48は吐水制御部の一例である。
The water
次に実施形態の作用として、コンピュータ36によって実行される吐水処理について、図4を参照して説明する。吐水処理のステップ100において、情報取得部38は、カメラ32によって撮影された吐水部28の前の所定領域の画像をカメラ32から取得する。
Next, as an operation of the embodiment, the water discharge process executed by the
ステップ102において、情報取得部38は、ステップ100で取得した画像に基づいて、吐水部28(流し台50)の前に利用者などの物体が到来したか否か判定する。物体が到来したか否かの判定は、例えば、ステップ100で取得した画像を予め記憶しておいた基準画像(物体が到来していない状態での画像)と比較し、差分(物体領域)が有るか否かを判定することで実現できる。なお、吐水部28の前に到来する利用者以外の物体としては、例えば利用者が飼育しているペットなどが挙げられる。
In
吐水部28の前に物体が到来していない場合は、ステップ102の判定が否定されてステップ100に戻る。これにより、吐水部28の前に物体が到来していない場合は、カメラ32からの画像取得が繰り返され、吐水部28の前に物体が到来したか否かが監視される。
If the object has not arrived in front of the
また、吐水部28の前に物体が到来した場合は、ステップ102の判定が肯定されてステップ104へ移行する。ステップ104において、情報取得部38は、カメラ32によって撮影された吐水部28の前の所定領域の画像をカメラ32から取得する。次のステップ106において、情報取得部38は、ステップ104で取得した画像に基づいて、吐水部28の前から利用者などの物体が退去したか否か判定する。
Also, when the object arrives in front of the
ステップ106の判定が肯定された場合はステップ100に戻るが、ステップ106の判定が否定された場合はステップ108へ移行する。ステップ108において、吐水条件取得部46は、吐水部28の吐水口に接近した物体が赤外線センサ31によって検知されたか否か判定する。ステップ108の判定が否定された場合はステップ110へ移行し、ステップ110において、吐水条件取得部46は、吐水部28の前に到来した物体(この場合は利用者)によって吐水指示レバー30が操作されたか否か判定する。
If the determination in
ステップ108の判定は、例えば、カメラ32によって撮影された画像中の物体領域の外形形状に、吐水指示レバー30へ手を伸ばす動作を行ったことに相当する変化が生じた後に、吐水指示レバー30の内蔵センサによって吐水指示レバー30の回動位置の変化が検出されたか否かに基づいて行うことができる。
The determination in
ステップ110の判定が否定された場合はステップ112へ移行し、ステップ112において、吐水条件取得部46は、情報取得部38によって取得された画像、室温及び日時と、学習済モデル記憶部44に記憶された学習済モデルと、に基づき多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことにより、吐水部28からの吐水条件を取得する。
If the determination in
次のステップ114において、吐水制御部48は、ステップ112で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が0よりも大きい値か否かを判定することで、吐水部28からの吐水が必要か否かを判定する。カメラ32によって撮影された、吐水部28の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部28から吐水が行われた際と類似していない場合には、ステップ112で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が0になる。この場合、ステップ114の判定が否定されてステップ104に戻る。このように、吐水部28の前に物体が到来した場合には、到来した物体が吐水部28の前から退去する迄の間、ステップ108、110,114の何れかの判定が肯定される迄、ステップ104~ステップ114が繰り返され、吐水部28からの吐水は行われない。
In the next step 114, the water
例えば、吐水部28の前に到来した利用者が、吐水部28の吐水口へ手を差し出す動作を行ったなどの場合には、吐水部28の吐水口に接近した物体(例えば利用者の手)が赤外線センサ31によって検知され、ステップ108の判定が肯定されることでステップ116へ移行する。また、例えば、吐水部28の前に到来した利用者によって吐水指示レバー30が操作された場合には、ステップ110の判定が肯定されてステップ116へ移行する。ステップ116において、情報取得部38は、カメラ32によって撮影された吐水部28の前の所定領域の画像をカメラ32から取得する。
For example, when a user who has arrived in front of the
ステップ118において、吐水条件取得部46は、赤外線センサ31によって物体が検知された場合は、赤外線センサ31によって物体が検知されている間、吐水指示レバー30の図2矢印B方向の回動位置に応じた温度の水を吐水する吐水条件を取得する。また吐水条件取得部46は、吐水指示レバー30が操作された場合には、吐水指示レバー30の回動位置に応じた吐水条件を取得する。そして吐水制御部48は、吐水条件取得部46によって取得された吐水条件に応じて流量調整弁18、20、22の弁開度を制御する。これにより、利用者による吐水部28の吐水口へ手を差し出す動作又は吐水指示レバー30の操作に応じた吐水条件で吐水部28から吐水が行われる。
In
利用者が吐水部28の吐水口から手などを引っ込める動作を行うか、又は、利用者が吐水指示レバー30を介して止水させる操作を行い、これに応じて吐水部28からの吐水が停止されると、ステップ120において、情報取得部38は、今回の吐水での吐水条件を取得する。すなわち、情報取得部38は、吐水量として流量調整弁22の弁開度を吐水条件取得部46から取得すると共に、吐水時間として流量調整弁22の開弁時間を吐水条件取得部46から取得し、水温センサ26から水温を取得し、水圧センサ24から水圧を取得する。
The user pulls his or her hand out of the spout of the
またステップ122において、情報取得部38は、室温センサ34から室温を取得し、コンピュータ36の内蔵タイマから日時を取得する。そして情報取得部38は、先のステップ116で取得した画像、取得した室温及び日時と、ステップ120で取得した吐水条件と、を対応付け、新たな学習用データとして学習用データ記憶部40に記憶させる。
In
ステップ124において、学習部42は、学習済モデル記憶部44に記憶されている学習済モデルを更新するタイミングが到来したか否か判定する。学習済モデルの更新は、学習用データ記憶部40に新たな学習用データが記憶される都度、行ってもよいし(この場合、ステップ124の判定は毎回肯定される)、学習用データ記憶部40に新たな学習用データが一定量以上記憶される都度、行ってもよい。また、学習済モデルの更新は一定期間毎に行うようにしてもよい。ステップ124の判定が否定された場合はステップ104に戻る。
At
また、ステップ124の判定が肯定された場合はステップ126へ移行し、ステップ126において、学習部42は、学習用データ記憶部40に記憶された新たな(未学習の)学習用データに基づいて、学習済モデル記憶部44に記憶されている学習済モデルを更新する。なお、学習済モデルの更新には、例えば誤差逆伝播法などのアルゴリズムを適用することができる。
If the determination in
また、カメラ32によって撮影された、吐水部28の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部28から吐水が行われた際と類似している場合には、ステップ112で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が0よりも大きい値になる。この場合、ステップ114の判定が肯定されてステップ128へ移行し、ステップ128において、吐水制御部48は、ステップ112で取得された吐水条件に応じて流量調整弁18、20、22の弁開度を制御することで、前記吐水条件に応じて吐水部28からの吐水を行う。
Further, if the situation of the object arriving in front of the
これにより、カメラ32によって撮影された、吐水部28の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部28から吐水が行われた際と類似している場合には、利用者が吐水部28の吐水口へ手などを差し出す動作を行ったり、吐水指示レバー30を操作したりすることなく、吐水部28からの吐水が行われる。また、
As a result, when the situation of the object arriving in front of the
次のステップ130において、吐水制御部48は、ステップ116で取得された吐水条件において、給湯設備62からの給湯量が所定値以上か否か判定する。ステップ130の判定が否定された場合は何ら処理を行うことなくステップ100に戻る。また、ステップ130の判定が肯定された場合はステップ132へ移行し、ステップ132において、吐水制御部48は、給湯設備62に対して貯湯を指示する。この場合、給湯設備62は貯湯槽への所定量の貯湯を行う。
In the
上述した吐水処理を行うことによる作用効果の一例を以下に列挙する。 An example of the effect by performing the water discharge process mentioned above is enumerated below.
カメラ32によって撮影される画像には、吐水部28の前に到来した利用者やその他の物体が映り、また、到来した利用者によって吐水部28の吐水口へ手などを差し出す動作が行われたり、吐水指示レバー30が操作された場合には、利用者によって吐水部28の前に差し出された物体(例えば手、コップ、歯ブラシ、雑巾など)や、物体の状態(形状、汚れなど)、利用者の動作(例えば手を洗う動作、顔を洗う動作、水を飲む動作、野菜を洗う動作、米を研ぐ動作など)などが映る。そして、このようなものが映っている画像が、室温、日時、吐水条件と共に学習用データとして記憶され、学習済モデルの生成(更新)に用いられる。
The image captured by the
これにより、例えば、吐水部28の前に第1の利用者が到来し、この第1の利用者が吐水部28の前に手を差し出した場合は、例えば、第1の利用者が流し台50で過去に手を洗ったときの吐水条件や、第1の利用者の手の汚れ具合、泡の付着の有無などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温(例えばそのときの室温に応じた水温)で、吐水部28から吐水が行われる。
As a result, for example, when the first user arrives in front of the
また、例えば、吐水部28の前に第2の利用者が到来し、この第2の利用者が吐水部28の前に歯ブラシを差し出した場合は、例えば、第2の利用者が流し台50で過去に歯ブラシを洗ったときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温(例えば常温)で、吐水部28から吐水が行われる。
Further, for example, when a second user arrives in front of the
また、例えば、吐水部28の前に第3の利用者が到来し、この第3の利用者が吐水部28の前にコップを差し出した場合は、例えば、第3の利用者が流し台50で過去にコップを使って水を飲んだときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温で、吐水部28から吐水が行われる。
Also, for example, when a third user arrives in front of the
更に、例えば、吐水部28の前にペットが到来した場合は、過去に吐水部28の前にペットが到来した際に、赤外線センサ31によって物体が検知されず、吐水指示レバー30も操作されていないので、ステップ114の判定が否定され、過去と同様に今回も吐水部28からの吐水は行われない。
Furthermore, for example, when a pet arrives in front of the
また、例えば、吐水部28の前に何れかの利用者が到来し、この利用者が吐水部28の前に雑巾を差し出した場合は、例えば、この利用者が流し台50で過去に雑巾を洗ったときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、室温で、吐水部28から吐水が行われる。
Also, for example, if any user arrives in front of the
また、例えば、吐水部28の前に何れかの利用者が到来し、この利用者が吐水部28の前にバケツを差し出した場合は、例えば、この利用者が流し台50で過去にバケツを使って水を汲んだときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温で、吐水部28から吐水が行われる。
Also, for example, if any user arrives in front of the
このように、学習済モデル記憶部44に記憶された学習済モデルは、学習部42によって学習済モデルが更新されることに伴い、吐水装置10が設置された家屋内における、利用者による過去の指示に伴う吐水に応じて最適化される。そして、最適化された学習済モデルを用いて吐水条件を取得して吐水部28からの吐水を制御することで、吐水部28の前に到来した利用者の状況などに応じた最適な吐水条件で吐水部28からの吐水を行うことができる。
In this way, the learned model stored in the learned
また、例えば、流し台50で雑巾を洗ったりバケツを使って水を汲んだりした場合、吐水条件取得部46によって取得される吐水条件における使用水量が比較的多くなる(吐水量及び吐水時間の少なくとも一方が大きくなる)。このため、例えば、雑巾を洗ったりバケツを使って水を汲んだりが繰り返される大掃除などでは、給湯設備62からの給湯量が所定値以上になってステップ130の判定が肯定されることで、給湯設備62に対して貯湯が指示され、給湯設備62によって貯湯槽への貯湯が行われる。これにより、大掃除などのように給湯設備62からの給湯量が多くなる状況においても、貯湯槽が空になることで給湯設備62からの給湯が間に合わなくなることが未然に防止される。
Further, for example, when a dust cloth is washed in the
なお、上記では吐水装置10が家屋の屋内に設置されている態様を説明したが、これに限定されるものではなく、吐水装置は屋外に設置されていてもよい。
In addition, although the aspect in which the
また、上記では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。 Also, in the above description, a mode of learning a neural network model as an example of a model by deep learning has been described, but the present invention is not limited to this. For example, a model different from the neural network model may be learned by a learning method different from deep learning.
10 吐水装置
18 流量調整弁
20 流量調整弁
22 流量調整弁
24 水圧センサ
26 水温センサ
28 吐水部
30 吐水指示レバー
31 赤外線センサ
32 カメラ
34 室温センサ
36 コンピュータ
42 学習部
46 吐水条件取得部
48 吐水制御部
50 流し台
62 給湯設備
10
Claims (3)
前記吐水部からの過去の吐水において前記撮影部で撮影された画像及び前記吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習された学習済モデルと、前記撮影部で今回撮影された画像と、に基づいて、前記吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する吐水条件取得部と、
前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件に従って前記吐水部からの吐水を制御する吐水制御部と、
前記吐水部からの吐水における吐水条件を検出する検出部と、
吐水を指示するための吐水指示部を介して前記吐水部からの吐水が指示された場合に、前記検出部で検出された前記指示に応じた吐水における前記吐水条件と、前記指示に応じた吐水において前記撮影部で撮影された画像と、に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部と、
を含む吐水装置。 a photographing unit for photographing a predetermined area in which a user arriving in front of the water discharge unit is captured;
a trained model learned from information including water discharge conditions including at least one of water discharge amount and water discharge time during past water discharge from the water discharge unit and images captured by the imaging unit during past water discharge from the water discharge unit; a water discharge condition acquisition unit that acquires a water discharge condition including at least one of a water discharge amount and a water discharge time in the current water discharge from the water discharge unit, based on the image captured this time by the imaging unit;
a water discharge control unit that controls water discharge from the water discharge unit according to the water discharge condition acquired by the water discharge condition acquisition unit;
a detection unit that detects water discharge conditions in the water discharge from the water discharge unit;
When water discharge from the water discharge unit is instructed via a water discharge instruction unit for instructing water discharge, the water discharge condition for water discharge according to the instruction detected by the detection unit, and water discharge according to the instruction. a learning unit that updates the learned model based on the image captured by the imaging unit in
Water discharge device including.
前記吐水条件取得部は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含む前記吐水条件を取得する請求項1記載の吐水装置。 The water discharge condition used for learning the trained model includes at least one of water discharge volume and water discharge time and at least one of water temperature and water pressure,
The water discharger according to claim 1, wherein the water discharge condition acquisition unit acquires the water discharge condition including at least one of water temperature and water pressure in addition to at least one of water discharge amount and water discharge time.
前記吐水制御部は、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件が吐水有りの場合に、前記吐水部からの吐水を制御する請求項1又は請求項2記載の吐水装置。 The water discharge condition acquisition unit acquires the water discharge condition when a user arriving in front of the water discharge unit is photographed by the imaging unit,
The water discharger according to claim 1 or 2, wherein the water discharge control unit controls water discharge from the water discharge unit when the water discharge condition acquired by the water discharge condition acquisition unit is water discharge.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018174725A JP7206537B2 (en) | 2018-09-19 | 2018-09-19 | Water discharge device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018174725A JP7206537B2 (en) | 2018-09-19 | 2018-09-19 | Water discharge device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020045677A JP2020045677A (en) | 2020-03-26 |
JP7206537B2 true JP7206537B2 (en) | 2023-01-18 |
Family
ID=69899396
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018174725A Active JP7206537B2 (en) | 2018-09-19 | 2018-09-19 | Water discharge device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7206537B2 (en) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017536493A (en) | 2014-09-16 | 2017-12-07 | ジュン シア,リ | Fluid discharge system, waste processing system and fluid monitoring system |
JP2019219766A (en) | 2018-06-15 | 2019-12-26 | 株式会社Lixil | Analysis device, analysis system, and analysis program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012002033A (en) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Konica Minolta Holdings Inc | Automatic water supply device |
-
2018
- 2018-09-19 JP JP2018174725A patent/JP7206537B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017536493A (en) | 2014-09-16 | 2017-12-07 | ジュン シア,リ | Fluid discharge system, waste processing system and fluid monitoring system |
JP2019219766A (en) | 2018-06-15 | 2019-12-26 | 株式会社Lixil | Analysis device, analysis system, and analysis program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020045677A (en) | 2020-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6399629B2 (en) | Feeding system and feeding method | |
KR20170032152A (en) | Aquaculture ground feed control methlod and apparatus | |
US20090198380A1 (en) | Methods for real-time and near real-time interactions with robots that service a facility | |
FR2880452A1 (en) | DIGITAL CAMERA, IN WHICH THE BEST SHOOTING TIME CAN BE SELECTED | |
WO2020145336A1 (en) | Fish monitoring system and camera unit | |
JP7206537B2 (en) | Water discharge device | |
CN108052080A (en) | Water-out manners regulate and control method, apparatus and storage medium | |
JP4797859B2 (en) | Western-style toilet device | |
JP2014241505A (en) | Photographing apparatus, photographing method, template generation apparatus, template generation method, and program | |
US11512457B2 (en) | Water spout control device, water spout control system, and water spout control method | |
JP2020110138A (en) | Fish monitoring system and camera unit | |
CN111102745A (en) | Control method and device of water heater | |
JP2018113660A5 (en) | ||
CN110115003A (en) | Bathtub water filling | |
CN110181503B (en) | Anomaly detection method and device, intelligent equipment and storage medium | |
JP2021186104A (en) | Facility for tableware, operation method of facility for tableware, learning device for facility for tableware and learning method for facility for tableware | |
KR20220066606A (en) | Dish washer | |
JP5724378B2 (en) | Rice washing equipment | |
JP2010050574A5 (en) | ||
CN111382671B (en) | System and method for automatically controlling faucet | |
JPH04114617A (en) | Shower | |
WO2024089688A1 (en) | Monitoring a swimming pool's water condition and activity based on computer vision, and using this monitoring to facilitate pool maintenance | |
JP7206057B2 (en) | Water discharge control device and water discharge control system | |
JP2016102979A5 (en) | ||
JP2023142067A (en) | Image acquisition device and toilet system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210630 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220630 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220705 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220808 |
|
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: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221214 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7206537 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |