CN113841205A - 热应激的影响推定装置、热应激的影响推定方法以及计算机程序 - Google Patents

热应激的影响推定装置、热应激的影响推定方法以及计算机程序 Download PDF

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岩崎美帆
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Abstract

热应激的影响推定装置(10)包括存储部(11)和运算部(12)。存储部(11)至少对人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系进行存储。运算部(12)根据存储于存储部(11)的相关关系、规定时间点的对象者的周围温度以及直到规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对对象者相对于指标的状态进行推定。

Description

热应激的影响推定装置、热应激的影响推定方法以及计算机 程序
技术领域
本公开涉及一种热应激的影响推定装置、热应激的影响推定方法以及计算机程序。
背景技术
若人长时间或频繁受到热应激且其累积量变多，则诱发中暑、体温过低、热带夜等引起的失眠、夏季疲劳、温差疲劳等的概率变高。
目前，提出了一种管理热应激的***，作为表示热应激的指标，采用暑气指数(WBGT(湿球黑球温度))来推定由于酷热环境、作业强度、作业模式等引起的热应激累积量(专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特表2009-518106号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
然而，在专利文献1公开的方法中，只关注到了人们对热应激产生的一部分反应，如中暑的易感性，并未考虑到由于热应激而产生的其他人体反应，例如清醒(清醒着、感觉困倦)、疲劳等。
本公开的目的在于例如能够广泛且容易地推定对象者的周围温度对该对象者带来的热应激的影响，以便容易地把握热应激的累积对健康产生的影响且能够预防疾病的发作。
解决技术问题所采用的技术方案
本公开的第一形态是一种热应激的影响推定装置，是对对象者的周围温度对该对象者造成的热应激的影响进行推定的装置，其特征在于，包括：存储部11，所述存储部11至少对人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系进行存储；以及运算部12，所述运算部12根据存储于所述存储部11的所述相关关系、规定时间点的所述对象者的周围温度以及直到所述规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对所述对象者相对于所述至少一个指标的状态进行推定。
在第一形态中，预先求出人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成影响的指标的相关关系，根据所述相关关系、对象者的周围温度以及外部空气温度的变化历程来推定对象者相对于指标的状态。因此，通过选择指标，对于清醒、疲劳等由于热应激而使人产生的各种反应，能够容易地推定热应激的影响。
在第一形态的基础上，本公开第二形态的热应激的影响推定装置的特征在于，作为所述对象者的周围温度，采用考虑了所述对象者的周围湿度、周围辐射热、周围气流、代谢量以及穿衣量中的至少一者的换算温度。
在第二形态中，作为对象者的周围温度，采用考虑了对象者的周围湿度、周围辐射热、周围气流、代谢量以及穿衣量中的至少一者的换算温度，因此，能够更准确地推定热应激的影响。
在第一形态或第二形态的基础上，本公开的第三形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述至少一个指标是清醒度、疲劳度、积极度、焦躁度以及放松度中的至少一者。
在第三形态中，作为表示热应激对人类造成影响的指标，采用清醒度、疲劳度、积极度、焦躁度或放松度，因此，能够推定与清醒度、疲劳度、积极度、焦躁度或放松度相关的热应激的影响。
在第一形态至第三形态中任一形态的基础上，本公开的第四形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述运算部12在规定期间推定所述状态，并算出推定出的所述状态的累积次数。
在第四形态中，能够对规定期间的热应激的累积量进行评价。
在第一形态至第四形态中任一形态的基础上，本公开的第五形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述运算部12对推定出的所述状态根据该状态的程度、该状态的持续时间以及该状态的发生时刻中的至少一者进行分类，并且算出每个类别的累积次数。
在第五形态中，能够从多个角度评价热应激的影响。
在第一形态至第五形态中任一形态的基础上，本公开的第六形态的热应激的影响推定装置的特征在于，还包括修正部23，所述修正部23根据所述对象者的设定输入或所述对象者的属性信息，对存储于所述存储部11的所述相关关系进行修正。
在第六形态中，能够在考虑个体差异的情况下推定热应激的影响。
在第一形态至第六形态中任一形态的基础上，本公开的第七形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述对象者的周围温度通过所述对象者携带的温度传感器进行测量。
在第七形态中，即使在对象者移动的情况下，也能够容易地测量对象者的周围温度。
在第一形态至第六形态中任一形态的基础上，本公开的第八形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述对象者的周围温度根据由设置于多个部位的温度传感器测量出的温度信息以及所述对象者的移动历史记录算出。
在第八形态中，即使对象者在未携带温度传感器的情况下移动，也能够测量对象者的周围温度。
在第一形态至第八形态中任一形态的基础上，本公开的第九形态的热应激的影响推定装置的特征在于，还包括显示部17，所述显示部17显示推定出的所述状态以及/或者根据该状态得到的二次信息。
在第九形态中，能够容易理解并评价热应激的影响。
在第一形态至第九形态中任一形态的基础上，本公开的第十形态的热应激的影响推定装置的特征在于，所述运算部12将推定出的所述状态与人类相对于根据健康状态预先准备的所述至少一个指标的状态进行对比，推定所述对象者的健康状态。
在第十形态中，由于准确且容易把握热应激对健康造成的影响，因此，有助于预防疾病的诱发。
本公开第十一形态是一种热应激的影响推定方法，是对对象者的周围温度对该对象者造成的热应激的影响进行推定的方法，其特征在于，包括：工序A，利用计算机至少求出人类的周围温度和外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系，并且使该相关关系存储于存储部(11)；以及工序B，利用所述计算机，根据存储于所述存储部(11)的所述相关关系、规定时间点的所述对象者的周围温度以及直到所述规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对所述对象者相对于所述至少一个指标的状态进行推定。
在第十一形态中，预先求出人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成影响的指标的相关关系，根据所述相关关系、对象者的周围温度以及外部空气温度变化历程来推定对象者相对于指标的状态。因此，通过选择指标，对于清醒、疲劳等由于热应激而使人产生的各种反应，能够容易地推定热应激的影响。
本公开第十二形态是一种计算机程序，用于使计算机执行第十一形态所述的热应激的影响推定方法。
在第十二形态中，能够取得与第十一形态相同的效果。
附图说明
图1是表示本申请的发明人们发现的、室温以及外部空气温度与睡意(清醒度)的相关关系的一例的图。
图2是表示本申请的发明人们发现的、室温以及外部空气温度与疲劳度的相关关系的一例的图。
图3是实施方式的热应激的影响推定装置的框结构图。
图4A是通过实施方式的热应激的影响推定装置获得的、表示对象者相对于各种指标的状态的频率的一例的柱状图。
图4B是通过实施方式的热应激的影响推定装置获得的、表示对象者相对于各种指标的状态的频率的另一例的柱状图。
图5A是将通过实施方式的热应激的影响推定装置获得的、表示对象者相对于各种指标的状态根据该状态的程度进行分类并算出每个类别的累积次数的结果的一例的图。
图5B是将通过实施方式的热应激的影响推定装置获得的、表示对象者相对于各种指标的状态根据该状态的持续时间进行分类并算出每个类别的累积次数的结果的一例的图。
图5C是将通过实施方式的热应激的影响推定装置获得的、表示对象者相对于各种指标的状态根据该状态的发生时刻进行分类并算出每个类别的累积次数的结果的一例的图。
图6A是在实施方式的热应激的影响推定装置中使用的、表示健康的人相对于指标的状态的一例的图。
图6B是在实施方式的热应激的影响推定装置中使用的、表示半健康状态的人相对于指标的状态的一例的图。
图7是变形例的热应激的影响推定装置的框结构图。
图8是表示本申请的发明人们发现的、室温以及外部空气温度与积极度的相关关系的一例的图。
图9是表示本申请的发明人们发现的、室温以及外部空气温度与焦躁度的相关关系的一例的图。
图10是表示本申请的发明人们发现的、室温以及外部空气温度与放松度的相关关系的一例的图。
具体实施方式
以下参照附图对本公开的实施方式进行说明。另外，下述实施方式本质上是优选的例示，而并非意图限制本发明、其适用物或其用途的范围。
<热应激反应模型>
作为在冬季以及夏季的各种温度湿度环境条件下对试验者进行试验后的结果，本申请的发明人们发现了作为开始感到睡意的阈值的温度(以下，有时也称为睡意阈值温度)，并且发现了睡意阈值温度随着季节而不同。
图1是本申请的发明人们发现的、表示人类的周围温度(以下，有时也简称为“室温”)以及外部空气温度(以下，有时也简称为“气温”)与由周围温度引起的热应激对人类产生的影响之一即睡意(清醒度)的相关关系(以下，有时也称为“热应激反应模型”)的一例的图。
根据图1所示的热应激反应模型可知，例如在气温为15℃的情况下，诱发睡意的室温为26℃左右。即，若知道气温，则能够使用图1所示的热应激反应模型来算出诱发睡意的室温以及使人清醒的室温。或者，若知道室温和气温，则还能够使用图1所示的热应激反应模型来推定室内环境下的睡意程度。
另外，在应用图1所示的热应激反应模型时，作为气温，考虑到人体对气温的适应性，采用对象时间点之前的气温的变化历程，例如采用过去一周期间的平均气温。
此外，由于睡意阈值温度存在个体差异，因此，图1所示的热应激反应模型的应用对象者也可根据自身的偏好来修正模型，也可根据例如性别、年龄、代谢量、体脂、血压等上述对象者的特性来修正模型。热应激反应模型的修正例如通过睡意阈值温度的修正来进行。
此外，图1所示的热应激反应模型示出了室温以及气温与睡意的相关关系，不过，作为人类的周围环境因素，除了室温(周围温度)以外，周围湿度和周围气流等也可考虑在内。例如，作为室温，也可采用例如SET*(标准有效温度)等体感温度这样的考虑了对象者的周围湿度、周围辐射热、周围气流、代谢量以及穿衣量中的至少一者的换算温度。
此外，也可利用作为由周围温度引起的热应激对人类产生的影响的疲劳(疲劳度)等来构筑与图1所示的热应激反应模型相同的模型。图2是本申请的发明人们发现的、表示人类的周围温度以及外部空气温度与由周围温度引起的热应激对人类产生的影响之一即疲劳度的相关关系的一例的图。
<热应激的影响推定装置的结构>
图3是实施方式的热应激的影响推定装置的框结构图。
如图3所示，本实施方式的热应激的影响推定装置10主要包括热应激反应模型存储部11、运算部12。热应激反应模型存储部11至少对人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类产生的影响的至少一个指标的相关关系进行存储，例如对图1所示的热应激反应模型进行存储。运算部12根据存储于热应激反应模型存储部11的相关关系(热应激反应模型)、规定时间点的对象者的周围温度以及直到规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，推定对象者相对于指标的状态。热应激反应模型中使用的指标例如是清醒度或疲劳度等。考虑到人体对气温的适应性，运算部12中使用的外部空气温度的变化历程例如也可以是对象时间点之前的过去一周期间的平均气温。
热应激的影响推定装置10也可包括室温测量部13，所述室温测量部13对例如对象者所在的房间的室温这样的对象者的周围温度进行测量。热应激的影响推定装置10除了包括室温测量部13以外，还可具有测量或输入对象者的周围湿度、放热量或气流等或者对象者的代谢量或穿衣量等的功能。此外，热应激的影响推定装置10也可包括测量外部空气温度的外部空气温度测量部14。此外，热应激的影响推定装置10也可包括环境信息存储部15，所述环境信息存储部15对通过室温测量部13测量到的室温以及通过外部空气温度测量部14测量到的外部空气温度进行存储。此外，热应激的影响推定装置10也可包括状态推定对象期间确定部16，所述状态推定对象期间确定部16对推定热应激的影响的对象期间(例如，一个月、一个季度等)进行确定。在通过状态推定对象期间确定部16确定对象期间的情况下，也可仅将一天24小时中的特定时间段(例如工作时间段)设定为对象。
根据上述结构，运算部12能够利用存储于环境信息存储部15的室温以及外部空气温度，以对对象者相对于由状态推定对象期间确定部16确定的规定期间的指标的状态进行推定。在该情况下，运算部12也可利用存储于环境信息存储部15的室温以及外部空气温度来算出每天的平均室温以及平均外部空气温度，并使计算结果存储于环境信息存储部15。运算部12也可使用空调的运转历史记录(设定温度的历史记录)来替代存储于环境信息存储部15的室温。运算部12也可使用从气象资料自动集取***(AMeDAS)等网络获取到的外部空气温度信息来替代存储于环境信息存储部15的外部空气温度。
运算部12也可在整个规定期间推定对象者相对于指标的状态，并算出推定出的状态的累积次数。
运算部12也可将推定出的状态根据该状态的程度、该状态的持续时间以及该状态的发生时刻中的至少一者进行分类，算出每个类别的累积次数，并制作柱状图。
运算部12将推定出的状态与人类相对于按照健康状态预先准备的指标的状态进行对比，推定对象者的健康状态。
热应激的影响推定装置10也可包括显示部17，所述显示部17显示由运算部12推定出的对象者相对于指标的状态以及/或者根据该状态获得的二次信息(例如，对象者的各种状态(清醒状态、困倦状态等的频率))。
在使用热应激的影响推定装置10的热应激的影响推定方法中，预先制作热应激反应模型(“周围环境对人造成的影响”＝F(周围温度、外部空气温度))，所述热应激反应模型将周围(室内)环境对人造成的影响与表示周围环境的状态的周围温度信息以及用于修正由于人的温度适应性而引起的误差的外部空气温度信息关联在一起。此外，预先收集周围温度(室温)数据以及与周围温度数据对应的外部空气温度数据，使用这些数据和热应激反应模型(例如，睡意模型)将周围温度信息(室温信息)转换成热应激对对象者造成的影响。此外，使该影响即对象者的各种状态(清醒状态、困倦状态等的频率)可视化。换言之，将对象者感受到的温度变化历程转换成热应激对对象者造成的影响，并使该影响可视化。
在热应激的影响推定装置10中，室温测量部13也可以是对象者携带的温度传感器，或者也可以是设置于多个部位(房间、公共机构、室外等)的温度传感器。在后者的情况下，对象者的周围温度根据通过设置于多个部位的温度传感器测量到的温度历史数据以及对象者的移动历史数据算出。对象者的移动历史数据可以预先存储，也可以是对象者适当进行设定输入或根据当天的安排进行设定输入。或者，对象者的移动历史数据例如也可通过利用设置于各房间的存在传感器对对象者的存在情况进行感测并累积对象者的存在信息的方式求出。作为存在情况的感测方法，存在通过图像识别来识别、辨别对象者的方法以及利用移动电话等的位置检测技术进行自动检测的方法等。对象者的移动历史数据与累积到的多个部位的温度历史数据联系起来，能够知晓规定时间点的对象者的周围温度。
另外，热应激的影响推定装置10包括微型计算机等计算机，通过该计算机执行程序，运算部12等的各种功能即本实施方式的热应激的影响推定方法得以实施。作为主要的硬件结构，计算机包括根据程序动作的处理器。处理器只要能够通过执行程序来实现功能，则对其类型没有限制，不过，例如，也可由包括半导体集成电路(IC)或LSI(大规模集成电路)的一个或多个电子电路构成。多个电子电路可以集成于一个芯片，也可设置于多个芯片。多个芯片也可集成于一个装置，也可包含于多个装置。程序被存储于计算机能够读取的ROM、光盘、硬盘驱动器等非临时性存储介质。程序也可预先保存于存储介质，也可通过包含互联网等在内的广域通信网络供给至存储介质。
此外，作为热应激反应模型存储部11以及环境信息存储部15，也可采用计算机能够读取和写入的存储介质，例如RAM等。热应激反应模型存储部11以及环境信息存储部15也可由相同的存储介质构成。作为状态推定对象期间确定部16，例如，也可采用键盘、鼠标、触摸板等。作为显示部17，例如，也可采用CRT或液晶显示器等能够显示图像的监视器。
此外，热应激的影响推定装置10的安装形式没有特别限制，例如，也可安装至空调的遥控器。在该情况下，也可利用装设于遥控器的微型计算机、存储器、触摸面板等来构成热应激反应模型存储部11、运算部12、显示部17等。
<热应激的影响推定结果的利用>
图4A以及图4B分别是关于感受到的温度变化历程不同的对象者的、由本实施方式的热应激的影响推定装置10获得的、表示对象者相对于各种指标的状态的频率(累积时间)的一例的柱状图。如图4A以及图4B所示，若对象者感受到的温度变化历程不同，则柱状图的图形也不同。
对象者相对于图4A以及图4B所示的柱状图中采用的指标的状态没有特别限制，例如，也可采用“清醒着”、“想睡觉”、“身体感觉良好”、“身体感觉疲劳”、“反应时间增加”、“反应时间减少”、“错误回答减少”、“错误回答增加”、“交感神经占优势”、“副交感神经占优势”、“皮肤滋润”、“皮肤干燥”等。
另外，在图4A和图4B中，通过柱状图的方式表示了对象者相对于指标的状态(热应激的影响)，不过，热应激的影响的表达方式没有特别限制。作为表示对象者在规定期间受到的热应激的影响(累积量)的信息，例如，也可根据运算部12推定出的对象者相对于指标的状态来算出每一指标的累计值或统计值(平均值、方差、最大值、最小值、中位数等)，或算出每一指标持续规定值以上的状态值的频率(累积时间)，并且以数值或图表的方式将计算结果显示于显示部17。
图5A、图5B以及图5C是表示将由本实施方式的热应激的影响推定装置10获得的、对象者相对于各种指标的状态分别根据该状态的程度(相对于基准的强弱)、该状态的持续时间以及该状态的发生时刻进行分类并算出每个类别的累积次数的结果的一例的图。如图5A、图5B以及图5C所示，通过将对象者相对于指标的状态分为“程度”、“持续时间”、“发生时刻”并使其可视化，能够从多个角度评价热应激的影响。
另外，“程度”、“持续时间”、“发生时刻”的分类方法没有特别限制。关于“程度”，例如，可以通过表示强弱的等级一～十进行分类。关于“持续时间”，例如，可以以十分钟、三十分钟、一小时、五小时等进行分类。关于“发生时刻”，例如，可以以早、中、晚进行分类，也可以7：00～9：00等时间段进行分类。
图6A以及图6B是在本实施方式的热应激的影响推定装置10中采用的、“健康的人”以及“由于环境的原因而处于半健康状态的人”分别相对于指标的状态的一例的图。此处，“由于环境的原因而处于半健康状态”是指例如由于寒冷、温差引起的自主神经***功能减弱等由于环境的原因引起的身体状况不佳。若预先准备图6A以及图6B所示那样的人类相对于各健康状态的指标的状态，那么，通过对人类相对于这些健康状态各自的指标的状态与推定出的对象者相对于指标的状态进行对比，能够推定对象者的健康状态。
换言之，例如，通过如健康的人的柱状图(参照图6A)以及半健康状态的人的柱状图(参照图6B)那样预先将“相对于各种指标推定出的人类的状态的频率图形”与“人的健康状态”之间的联系数据化，并且与对象者的柱状图(例如，参照图4A、图4B)进行对比，能够推定对象者是处于健康状态还是半健康状态(例如，是否存在由于过于寒冷而引起的自主神经紊乱)。
另外，在上文说明的相对于指标推定出的状态的对比的过程中，不一定需要使用柱状图。即，对于适当选择的指标，通过将对象者的各状态的变化历程与健康的人以及半健康状态的人的各状态的变化历程进行比较，能够辨别对象者的健康状态。
如上文所述，只要能够获取来自温热环境的健康信息，那么，通过在传统的健康诊断书上增加该健康信息，能够提高由于寒冷等环境而引起的半健康等的诊断精度。
此外，只要能够获取温热环境引起的健康信息，那么，在就空调的较佳使用方式提供建议的咨询服务等中，该健康信息也可用作基础数据。
-实施方式的效果-
根据本实施方式的热应激的影响推定装置10，包括：存储部11，所述存储部11至少对人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系进行存储；以及运算部12，所述运算部12根据存储于存储部11的相关关系、规定时间点的对象者的周围温度以及直到规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对对象者相对于至少一个指标的状态进行推定。因此，通过预先求出人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的指标的相关关系，从而能够根据该相关关系与对象者的周围温度以及外部空气温度的变化历程来推定对象者相对于指标的状态。由此，能够容易地推定热应激的影响，不仅仅能够容易地推定中暑的易感性这样的由于热应激而使人产生的反应，通过选择指标，还能够容易地推定清醒、疲劳等这样的由于热应激而使人产生的各种反应。因此，由于例如热应激的累积对健康造成的影响变得容易把握，因此，有助于预防疾病的诱发。
此外，仅仅求出对象者的周围温度例如室温的频率并使其可视化，是无法用于评价对健康造成的影响等的，这是因为，即使是相同的室温，对象者的状态或适应情况(场景)也会因外部空气温度而变化。
另一方面，本实施方式的热应激的影响推定装置10通过例如表示室内环境的状态的室内温度信息以及用于修正由于人的温度适应性而引起的误差的平均气温信息，采用表示室内环境对人造成的影响的关系模型式(例如，睡意阈值温度的关系模型式)，并且根据由室温传感器测量到的室温数据以及此时的外部空气温度数据来推定对象者的各种状态(例如，清醒状态、困倦状态等)，并且使规定期间的各状态的累积时间等可视化。此处，例如，睡意阈值温度的关系模型式是根据各种温度湿度环境条件下实施试验者试验获取到的数据库，使构成睡意阈值的室温与外部空气温度的关系数学公式化而得到的。
若使用本实施方式的热应激的影响推定装置10来制作例如使对象者的各状态的累积时间可视化的图表，那么，通过对该图表与预先根据数据库制作而成的人的各健康状态的图表(健康的人的图表、半健康状态的人的图表等)进行比较，能够推定对象者的健康状态。即，能够容易地进行下述确认：对象者是否暴露在不平衡的温热环境中，例如是否处于交感神经始终占优势且困倦时间较少的环境中，或者是否处于交感神经占优势的时间与副交感神经占优势的时间的平衡性较好的环境等。
此外，若使用本实施方式的热应激的影响推定装置10，那么，例如，由于能够根据对象者所在的环境的室温信息或空调的设定温度的变化历程，知道环境引起的健康状态，因此，能够改善室内环境，有助于对象者的健康。此外，能够容易地进行下述确认：是否是符合目的的室内环境，例如，如果是白天的话，是否是使人清醒且作业性较高的温热环境，如果是夜晚的话，是否是副交感神经占优势且略微困倦的温热环境等。
另外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，作为对象者的周围温度，若采用考虑了对象者的周围湿度、周围辐射热、周围气流、代谢量以及穿衣量中的至少一者的换算温度，则能够更准确地推定热应激的影响。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，作为表示热应激对人类造成的影响的指标，若采用清醒度或疲劳度，则能够推定与清醒度或疲劳度相关的热应激的影响。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若使用运算部12在规定期间推定对象者相对于指标的状态，并算出推定出的状态的累积次数，则能够对规定期间的热应激的累积量进行评价。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若使用运算部12对推定出的状态根据该状态的程度、该状态的持续时间以及该状态的发生时刻中的至少一者进行分类，并且算出每个类别的累积次数，则能够从多个角度评价热应激的影响。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若对象者的周围温度通过对象者携带的温度传感器进行测量，则即使在对象者移动的情况下，也能够容易地测量对象者的周围温度。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若对象者的周围温度根据由设置于多个部位的温度传感器测量出的温度信息以及对象者的移动历史记录算出，则即使对象者在未携带温度传感器的情况下移动，也能够测量对象者的周围温度。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若还包括显示部17，所述显示部17显示推定出的状态以及/或者根据该状态得到的二次信息，则能够容易理解并评价热应激的影响。
此外，在本实施方式的热应激的影响推定装置10中，若使用运算部12将推定出的状态与人类相对于根据健康状态预先准备的指标的状态进行对比，推定对象者的健康状态，则能够准确且容易地把握热应激对健康造成的影响，因此，有助于预防疾病的诱发。
<变形例>
图7是变形例的热应激的影响推定装置的框结构图。
与图3所示的实施方式的热应激的影响推定装置10的不同点在于，如图7所示的那样，本变形例的热应激的影响推定装置10还包括修正输入部21、对象者属性信息输入部22以及热应激反应模型修正部23，以能够根据对象者的个体差异来修正存储于存储部11的相关关系(热应激反应模型)。
修正输入部21进行用于使热应激反应模型的应用对象者根据自身的偏好修正模型的设定输入。对象者能够通过修正输入部21进行例如阈值温度的修正。
对象者属性信息输入部22供热应激反应模型的应用对象者输入自身的属性信息。对象者能够通过对象者属性信息输入部22进行例如自身的性别、年龄、代谢量、体脂、血压等的输入。
作为修正输入部21以及对象者属性信息输入部22，例如可以采用键盘、鼠标、触摸板等。
热应激反应模型修正部23根据输入至修正输入部21或对象者属性信息输入部22的内容来修正存储于存储部11的热应激反应模型。可以以下述方式构成：在使用对象者属性信息输入部22的情况下，预先根据属性信息准备多个热应激反应模型并预先存储至存储部11，根据输入至对象者属性信息输入部22的内容，热应激反应模型修正部23从上述多个热应激反应模型之中选择一个模型。另外，热应激反应模型修正部23也可与运算部12一体地构成。
-变形例的效果-
根据本变形例的热应激的影响推定装置10，能够使用修正输入部21、对象者属性信息输入部22以及热应激反应模型修正部23并根据对象者的设定输入或对象者的属性信息来修正存储于存储部11的热应激反应模型(相关关系)。因此，能够在考虑个体差异的情况下推定热应激的影响。
《其他实施方式》
在所述实施方式(包括变形例)中，使用热应激反应模型并根据对象者的周围温度以及外部空气温度的变化历程对对象者相对于指标的状态进行了推定。此处，为了从推定出的状态的历史信息之中消除心理因素等非来自温热环境的因素，也可使对象者携带测量出汗、脉搏、心电图等的传感器来获取生理信息。
此外，在所述实施方式(包括变形例)中，作为由周围温度引起的热应激对人类造成的影响，利用睡意(清醒度)或疲劳(疲劳度)构筑了热应激反应模型。不过，由周围温度引起的热应激对人类造成的影响没有特别限定，除了清醒度、疲劳度以外，例如也可利用积极度(积极性)、焦躁度、放松度等构筑热应激反应模型。图8是本申请的发明人们发现的、表示人类的周围温度以及外部空气温度与积极度的相关关系的一例的图。图9是本申请的发明人们发现的、表示人类的周围温度以及外部空气温度与焦躁度的相关关系的一例的图。图10是本申请的发明人们发现的、表示人类的周围温度以及外部空气温度与放松度的相关关系的一例的图。
以上，对实施方式以及变形例进行了说明，但应当理解的是，能够在不脱离权利要求书的主旨和范围的情况下进行形态和细节的各种变更。此外，只要不损害本公开的对象的功能，则以上实施方式、变形例以及其他实施方式可以进行适当组合及替换。
工业上的可利用性
本公开对于热应激的影响推定装置以及热应激的影响推定方法是有用的。
符号说明
10、10A 热应激的影响推定装置
11 热应激反应模型存储部
12 运算部
13 室温测量部
14 外部空气温度测量部
15 环境信息存储部
16 状态推定对象期间确定部
17 显示部
21 修正输入部
22 对象者属性信息输入部
23 热应激反应模型修正部。

Claims (12)

1.一种热应激的影响推定装置，是对对象者的周围温度对该对象者造成的热应激的影响进行推定的装置，其特征在于，包括：
存储部(11)，所述存储部(11)至少对人类的周围温度以及外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系进行存储；以及
运算部(12)，所述运算部(12)根据存储于所述存储部(11)的所述相关关系、规定时间点的所述对象者的周围温度以及直到所述规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对所述对象者相对于所述至少一个指标的状态进行推定。
2.如权利要求1所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
作为所述对象者的周围温度，采用考虑了所述对象者的周围湿度、周围辐射热、周围气流、代谢量以及穿衣量中的至少一者的换算温度。
3.如权利要求1或2所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述至少一个指标是清醒度、疲劳度、积极度、焦躁度以及放松度中的至少一者。
4.如权利要求1至3中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述运算部(12)在规定的期间推定所述状态，并算出推定出的所述状态的累积次数。
5.如权利要求1至4中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述运算部(12)对推定出的所述状态根据该状态的程度、该状态的持续时间以及该状态的发生时刻中的至少一者进行分类，并且算出每个类别的累积次数。
6.如权利要求1至5中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
还包括修正部(23)，所述修正部(23)根据所述对象者的设定输入或所述对象者的属性信息，对存储于所述存储部(11)的所述相关关系进行修正。
7.如权利要求1至6中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述对象者的周围温度通过所述对象者携带的温度传感器进行测量。
8.如权利要求1至6中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述对象者的周围温度根据由设置于多个部位的温度传感器测量出的温度信息以及所述对象者的移动历史记录算出。
9.如权利要求1至8中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
还包括显示部(17)，所述显示部(17)显示推定出的所述状态以及/或者根据该状态得到的二次信息。
10.如权利要求1至9中任一项所述的热应激的影响推定装置，其特征在于，
所述运算部(12)将推定出的所述状态与人类相对于根据健康状态预先准备的所述至少一个指标的状态进行对比，推定所述对象者的健康状态。
11.一种热应激的影响推定方法，是对对象者的周围温度对该对象者造成的热应激的影响进行推定的方法，其特征在于，包括：
工序A，利用计算机至少求出人类的周围温度和外部空气温度与表示热应激对人类造成的影响的至少一个指标的相关关系，并且使该相关关系存储于存储部(11)；以及
工序B，利用所述计算机，根据存储于所述存储部(11)的所述相关关系、规定时间点的所述对象者的周围温度以及直到所述规定时间点为止的外部空气温度的变化历程，对所述对象者相对于所述至少一个指标的状态进行推定。
12.一种计算机程序，其特征在于，
所述计算机程序用于使计算机执行权利要求11所述的热应激的影响推定方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114838403A (zh) * 2022-06-10 2022-08-02 海信空调有限公司 空调器及空调器的舒适控制方法
WO2023236660A1 (zh) * 2022-06-10 2023-12-14 海信空调有限公司 空调器及空调器的舒适控制方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0910313A (ja) * 1995-06-26 1997-01-14 Sanyo Electric Co Ltd 感覚制御装置
GB9617915D0 (en) * 1996-08-28 1996-10-09 Tessal Stephan Polygraphy
AU2001293343A1 (en) * 2000-04-06 2001-10-23 Paul R. Bindler Automated and intelligent networked-based psychological services
JP2003185217A (ja) * 2001-12-19 2003-07-03 Daikin Ind Ltd 空気調和機
US8918162B2 (en) * 2007-04-17 2014-12-23 Francine J. Prokoski System and method for using three dimensional infrared imaging to provide psychological profiles of individuals
JP4870059B2 (ja) * 2007-10-05 2012-02-08 三菱電機株式会社 空気調和機
JP2015531714A (ja) * 2012-07-17 2015-11-05 フレクストロニクス エイピー エルエルシーＦｌｅｘｔｒｏｎｉｃｓ Ａｐ，Ｌｌｃ 車両環境制御
JP6739038B2 (ja) * 2015-06-29 2020-08-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人状態推定方法、及び、人状態推定システム
JP2017086524A (ja) * 2015-11-11 2017-05-25 セイコーエプソン株式会社 疲労度管理装置、疲労度管理システムおよび疲労度判定方法
JP2018060336A (ja) * 2016-10-05 2018-04-12 損害保険ジャパン日本興亜株式会社 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
WO2018235536A1 (ja) * 2017-06-21 2018-12-27 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 眠くなりやすさ推定装置及び覚醒誘導システム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114838403A (zh) * 2022-06-10 2022-08-02 海信空调有限公司 空调器及空调器的舒适控制方法
CN114838403B (zh) * 2022-06-10 2023-10-20 海信空调有限公司 空调器及空调器的舒适控制方法
WO2023236660A1 (zh) * 2022-06-10 2023-12-14 海信空调有限公司 空调器及空调器的舒适控制方法

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