JP6330457B2 - インテリジェント照明制御方法、設備及びシステム - Google Patents

Description

本発明は全体として照明設備に関するもので、具体的には集中制御のインテリジェント制御方法、設備及びシステムに関するものである。

伝統的なビル自動制御システムでは、通常、統合配線、コンピュータネットワーク、セキュリティ、消防、閉回路テレビモニタなどのサブシステムを含むだけである。近年、経済の発展と科学技術の進歩に伴い、人々は照明設備の省エネとユーザーのニーズを満たすインテリジェント管理に対してより高い要求を出すようになり、照明制御のインテリジェントビルにおける地位はますます重要になってきている。

典型的な照明制御システムは、複数の照明設備、複数の照度測定センサ、中央制御器および通信ネットワークを含む。該照明制御システムでは、照明設備がある調光レベルで発光したとき、照度測定センサが照明領域内の照度値を測定し、通信ネットワークを経由して該測定照度値を中央制御器に伝送し、中央制御器は該感知した照度値と目標照度値の差に基づいて、照明設備の調光レベルを確定する。

例えば、ベルギーゲント大学が2010年に発表した論文「Modelling and simulation of a lighting control system」は、PID制御器を通じて照度を調節する照明制御システムを公開している。該システムは、公称（標準）条件において良好な照明制御効果を有するが、その他低レベル条件では、システムの反応が遅く、かつ照明制御効果が悪くになっている。

また、該システムでは、多くの固定照度センサで照度値を測定する必要があり、そのためシステム内の設備数が比較的多く、コストが高くなり、また、PID制御器はこれらの固定センサの位置に基づいて設計するものであるため、照明制御システムは固定位置に対してのみ照明制御を行うことができる。

日本同志社大学のShingo Tanaka等が2009年に発表した論文「An Evolutional Optimization Algorithm to Provide Individual Illuminance in Workplace」の中で、移動可能なセンサに基づく照明制御システムを公開している。該照明制御システムでは、分散制御アルゴリズムを使用し、また現在の照度値が目標照度値より低いときのみ、照明制御システムは稼動を開始し、これはストロボスコピック問題を引き起こした。また、移動可能なセンサを使用して測定するため、人々は該照度センサをある場所から別の場所へ移して測定を行うことをとても面倒だと感じるようになった。

日本の特許出願公開第2009238529号では照度制御システムを公開している。該システムでは、携帯式装置を利用して照度値を測定し、位置情報を送信し、制御装置は受け取った位置情報から該位置付近の照明設備を制御する。該照度制御システムは照明設備のオン/オフを制御するだけで、ユーザーの期待に基づいて照明設備の調光レベルを調節することはできない。また、該システムは携帯式装置を使用して照度値を測定しているため、人々は同じように該携帯式装置をある場所から別の場所へ移して測定を行うことをとても面倒だと感じるようになった。

そのため、照度センサを使用することなく、照明領域へのインテリジェント制御により、人々の照明への好みを満足し、電力とコストを節約可能な照明制御技術が求められている。

本発明は、集中制御のインテリジェント制御方法、設備及びシステムを提供することを目的とする。

本発明の一面においては、ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得し、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定し、各照明設備が調光レベルで照明するように、前記目標照度値に基づいて各照明設備の前記調光レベルを確定することを含むインテリジェント照明制御方法を提供する。

本発明の別の面においては、ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得する画像取得部と、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定する照度値確定部と、各照明設備が調光レベルで照明するように、前記目標照度値に基づいて各照明設備の前記調光レベルを確定する調光確定部と、を含むインテリジェント照明制御設備を提供する。

本発明のまた別の面においては、照明領域の画像を撮影するステレオカメラと、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定し、該目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定する中央照明制御設備と、各照明設備が前記調光レベルで照明するように、確定した調光レベルを照明設備に送信する送信設備と、を含むインテリジェント照明制御システムを提供する。

本発明実施例のインテリジェント照明制御方法、設備、システムでは、照度センサを必要とせず、ステレオカメラを通じてユーザーの具体的な位置を検出、確定し、ユーザーの具体的な行為を識別し、さらに集中制御を通じてユーザーの具体的な行為に適した照明を自動的に実現し、そのため、インテリジェント照明制御の実現に便利で、コストを削減し、またユーザーの照明の好みに応え、作業効率を高める。

以下、図面を組み合わせて本発明の実施例について詳しく説明し、本発明のこれら及び/またはその他の方面とメリットは更にわかりやすく、かつさらに理解しやすくする。
本発明の第一実施例における、照度センサのないインテリジェント照明制御方法の全体フローチャートである。 本発明の実施例の照度データベースの例である。 同一照明設備の照明領域における異なるグリッド内の調光レベルと照度値間の関係を示している。 傾斜度を採用して同一照明設備の各調光レベルが照明領域内で発生する照度貢献（照度値）を表した表である。 調光レベルと照度値間の関係を示した図表である。 本発明の第一実施例における、画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定する処理のフローチャートである。 本発明の第一実施例における、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定する処理のフローチャートである。 照明領域内の各グリッドの例示的ウェイト設定である。 本発明実施例のインテリジェント照明制御装置の全体配置略図である。 本発明実施例のインテリジェント照明制御システムの全体ハードディスクブロック図である。

当業者が本発明をより良く理解できるように、以下、図面と発明を実施するための形態を組み合わせて、本発明についてさらに詳しく説明する。

＜第一実施例＞
本実施例の基本的考え方は、照明領域内のユーザーの具体的な行為、例えば、閲読、おしゃべり等から、予め設定しておいたユーザーの好みまたは共通の国際基準に基づいて照明領域の照明設備に対してインテリジェント制御を自動的に行い、ユーザーの具体的な行為に適した照明を実現する。ステレオカメラはインテリジェントビルで非常に普及し、またそのカバー範囲も広いため、本実施例では、インテリジェントビルにすでにあるステレオカメラを使用して照明領域の撮影を行い、それによってユーザーの照明領域内における具体的な位置を測定、確定し、ユーザーの具体的な行為を識別する。

本実施例のインテリジェント照明制御では、インテリジェントビルにすでにあるステレオカメラを通じてユーザーの具体的な位置を測定、確定し、ユーザーの具体的な行為を識別し、予定外の照度センサは必要としないため、インテリジェント照明制御システムと方法の実現に便利で、コストを削減する。また、複数のステレオカメラを使用して撮影を行うことで、位置検出の精度を高め、障害物の遮断による検出漏れを低減する。また、本実施例では集中制御を通じてユーザーの具体的な行為に合った照明を自動的に実現するため、ユーザーの照明の好みに応え、作業効率を高めることができる。

図1は本発明の第一実施例における、照度センサのないインテリジェント照明制御方法の全体フローチャートである。

図1に示すように、ステップS11では、ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得する。

ステレオカメラはインテリジェントビルで広く存在し、本実施例では、一つまたは複数のステレオカメラが所定間隔で照明領域の画像を撮影する。そのため、撮影した画像の取得をインテリジェント照明制御のデータ基礎とする。

ステップS12では、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定する。

以下、図3を参考に、該ステップの具体的な処理について詳しく説明する。まず、ステップS121では、現在取得した画像内のユーザーを検出し、検出したユーザーの照明領域内の位置を確定し、また該ユーザーの具体的な行為を識別する。ユーザーの照明領域内の位置を正確に確定し、説明しやすくするため、本実施例では照明領域を例えばN=x×y個のグリッドにわけ、これによって、ユーザーの照明領域内の位置を確定し、即ちユーザーを検出したグリッドを確定する。該ステップは画像処理に関するもので、いずれかの既知の画像検出と識別技術を使用して実現してもよく、本発明の要点を混同することを避けるため、ここでは詳しい説明をしない。

続いて、ステップS122では、予め設定した照度基準に基づいて、該ユーザーの行為に対応する照度値を確定し、該ユーザーを検出したグリッドの目標照度値とする。

予め設定した照度基準は国際または国家照度基準でよく、またユーザーの好みに基づいてユーザーが設定した照度基準でもよい。各ユーザーを検出したグリッドについて、該照度基準から該グリッド内のユーザーの行為に対応する照度値（例えば、国家照度基準に照らすと、閲読の照度値は300Lxである）を取得し、該グリッドの目標照度値、即ち照明設備を調光したことによって、該グリッドが達すると予想される照度値とする。

最後に、ステップS123では、ユーザーを検出したグリッドの目標照度値に基づいて、ユーザーを検出していない各グリッドの目標照度値を確定する。

照明領域のN個のグリッドでは、その中の数個のグリッド内でのみユーザーを検出する。ユーザーを検出していない各グリッドの目標照度値については、ユーザーを検出したグリッドの目標照度値に基づいて、予め設定した各種方式から確定する。例えば、目標照度線形拡散方式を採用できる。該方式では、仮にグリッドAがユーザーを検出したグリッドとすると、その周囲のユーザーを検出していないグリッドについて、その目標照度値は該グリッドとグリッドA間の距離の増大に伴い、線形減少する。

図1に戻り、ステップS13では、各照明設備が調光レベルで照明するように、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定する。

理解できるのは、ユーザーの具体的なニーズから各種適切な方式を採用し、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定する。本実施例では、集中制御方式を採用して各照明設備の調光レベルを確定し、高い照明の質を実現している。以下、これについて詳しく説明する。

まず、照明設備の調光レベルと照度値間の対応関係について説明する。

前述したように、本実施例では、照明領域はN=x×y個のグリッドに分けられる。各グリッドは一つまたは複数の照明設備の光照射を受けるため、その照度値は各照明設備の該グリッドにおける照度値の和である。例えば、規定したグリッドj(j=1,2,…,N)に対して、その照度値は次のように表せる。

その中で、iは照明設備の番号(i=1,2,…,m)で、Diはi個目の照明設備の調光レベルであり、
（外１）

はi個目の照明設備の調光レベルと該調光レベルのグリッドjのところで発生する照度値の関数対応関係で、g₀は照明設備がすべてオフの時の基礎照明常数である。
（外２）

は各種方式を通じて予め確定することができる。例えば、グリッドjに照度センサを配置し、照明設備iの各調光レベルに対応する照度値を収集し、その後、これに基づいて該
（外３）

をフィットして得られる。

式（1）から、各グリッドの照度値を計算でき、また各グリッドの照度値を記憶する必要性から照度データベースを構築できる。図2Aは該データベースの一例である。図2Aに示すように、該照度データベースでは照明設備ごとに表を作り、該照明設備の調光レベルとグリッド内の照度値を関連付けて記憶し、その中の
（外４）

はi個目の照明設備のL調光レベル（L=1,2,…,k）を表す。理解しやすいように、図2Aが例示する照度データベース内のデータは図2Bに示す図表の形式で表せる。具体的には、図2Bは同一照明設備（照明設備D1）の照明領域の異なるグリッド内の調光レベルと照度値間の関係を例示している。図2Bに示すように、横軸は調光レベルを表し、縦軸は照度を表す。照明設備D1が10%、50%、100%の調光レベルで発光するとき、該D1に最も近いグリッド（例えばR1）はこれによって発生した三つの対応する照度値がどれも最大で、該D1から最も遠いグリッド（例えばR4）はこれによって発生した三つの対応する照度値がどれも最小である。さらにはっきりと述べれば、照明設備はグリッドが近ければ近いほどでそこで発生する照度貢献が大きくなり、グリッドが遠ければ遠いほどでそこで発生する照度貢献が小さくなる。

理解できるのは、図2B内の関数曲線を区分線形化し、それによって照明設備は各調光レベルのところで照明領域内の各グリッドで発生する照度貢献の大きさについて各区分直線の傾斜率で表すことができ、図2Dを参照する。図2Cは傾斜率を用いて同一照明設備（照明設備D1）の各調光レベルが照明領域内で発生する照度貢献（照度値）を表す例示的な図表である。図2Cに示すように、該表の横向きのトップ部分に、例えば照明設備D1の各具体的な調光レベルを列挙する。表内の各項は照度関数曲線上の各具体的な調光レベルに対応する点の傾斜率である。

以上、本実施例の各照明設備の調光レベルを確定することに用いる制御方法に関連する概念と考え方について紹介してきた。以下、図4を参考にして、前記ステップS13の具体的な操作を詳しく説明する。

図4に示すように、ステップS131では、各グリッドについて、該グリッドの現在の照度値を取得する。

前述しているように、各グリッドの照度値は前記式（1）から計算できる。

続いて、ステップS132では、調光モデルの関数値を最小化して、各照明設備の調光レベルを取得し、前記調光モデルは各グリッドの目標照度値と調光後の実際の照度値間の差に加算して得た加算値を表し、その中でグリッドの実際の照度値を該グリッドの現在の照度値と実際に調節する照度増分の和とする。

調光モデルはユーザーの具体的な要望に基づいて構築でき、該調光モデルから計算して得られた調光レベルはユーザーの好みによく応えることができる。本実施例では、例えば各グリッドの目標照度値と調光後の実際の照度値間の差に加算して得た加算値の最小を束縛条件として調光モデルを構築し、これからユーザーは望む照度を正確に得ることができる。該束縛条件については、例えば最小二乗法、回帰分析法などの本分野の各種適切な方式を採用して調光モデルを構築できる。例えば、最小二乗法を採用したとき、該調光モデルは次の目標関数として表すことができる。

その中でj（j=1,2,…,N）を照明領域内のグリッドとし、
（外５）

を調光後のグリッドｊの実際の照度値とし、
（外６）

をグリッドｊの目標照度値とする。

E_jを現在の照度値とすると、前記等式（2）から以下のように求めることができる。

その中で、
（外７）

である。等式（3）の
（外８）

は即ち図2Cで例示的な表の中の項目である。

等式（3）を目標関数（2）の中に入れると、該目標関数は次のように表すことができる。

ラグランジュの未定乗数法等の各種本分野で公知の適切な技術を利用して前記目標関数（4）に対して解
（外９）

を求め、即ち各照明設備の調節増分を算出し、さらに各照明設備の調光レベルを得ることができる。

前述しているように、調光モデルはユーザーの具体的な要望に基づいて構築したものであり、前記説明では、目標照度値と調光後の実際の照度値間の差を最小にして、それによってユーザーは望む照度を正確に得ることを束縛条件として調光モデルを構築した。これは、実例に過ぎず、それに限るものではない。ユーザーの要望が異なるとき、調光モデルを相応に調整できる。

例えば、ユーザーは望む照度を正確に取得したいだけでなく、さらに調光後の照明設備の総消費電力量にも注目している。このとき、調光モデルは下記のような目標関数として表すことができる。

また、
（外１０）

を満たす。

その中で、Piは照明設備iの定格出力であり、αは消費する電力量と、目標照度値と実際の照度値間の差の相対ウェイトを表し、ユーザーが消費電力量に関心を持てば持つほど、αは大きくなり、反対であれば、αは小さくなる。また、照明設備は最小調光レベル0％（即ちオフ）と最大調光レベル100％の間でのみ調光できるため、
（外１１）

である。

また、例えば、ユーザーは、望む照度及び調光後の照明設備の総消費電力量を正確に得ることに関心を持つほか、さらに照度変化時のストロボスコピックの発生防止を望むこともある。このとき、調光モデルは以下の目標関数で表すことができる。

また、
（外１２）

を満たす。

その中で
（外１３）

は、各照明設備の調節増分（調節レンジ）で、βは調節増分と、目標照度値と実際の照度値間の差の相対ウェイトを表し、ユーザーがストロボスコピックの発生防止に関心を持てば持つほど、βは大きくなり、その反対、無関心であればあるほど、βは小さくなる。

＜第二実施例＞
本実施例のインテリジェント照明制御方法は第一実施例の方法と基本的には同じであり、本実施例では各グリッドにウェイトを設定することで、目標照度値と調光後の実際の照度値間の差を改善しているところのみに違いがある。

第一実施例では、照明領域内の各グリッドの照度制御は同等の重要性を有していると考えている。しかし、実際には、各グリッドの照度制御の正確性要求は異なっている。例えば、ユーザーを検出したグリッド内の目標照度値と実際の照度値間の差は、ユーザーを検出していないグリッド内の中照度差よりも小さくなければならない、即ち、ユーザーを検出したグリッドの照度調節の正確性はユーザーを検出していないグリッドの照度調節の正確性よりも高くなければならない。さらに、あるユーザーを検出したグリッドの照度調節の正確性要求は、その他のユーザーを検出したグリッドよりも高いこともある。上記状況は、各グリッドに異なるウェイトを設定することで実現できる。実際には、グリッド内のユーザーの重要等級から、グリッドに異なるウェイトを設定し、ユーザーの重要等級が高ければ高いほどそのユーザーのいるグリッドは大きなウェイトに設定されるようにした。

図5は照明領域内の各グリッドの例示的ウェイト設定である。図5に示すように、重要ユーザーを検出したグリッドに対して、該グリッド及び該グリッドを中心とする周囲0.4m×0.4mの第一領域内の各グリッドのウェイトは1と設定される。該グリッドを中心とする周囲0.8m×0.8mの第二グリッドと第一グリッド間に挟まれた各グリッドのウェイトは0.8と設定される。第二領域以外の各グリッドのウェイトは0.1と設定される。理解すべきは、図5に示しているのは例示に過ぎず、本発明を制限するものではない。例えば、第一領域及び第二領域の大きさ及び設定するウェイトはその他のいかなる適切な値でもよい。

以下、本実施例の照明制御方法と第一実施例の方法の違いところについて、さらに説明する。まず、本実施例の照明制御方法では、ステップS121で現在取得している画像内のユーザーを検出し、検出したユーザーの照明領域における位置を確定し、該ユーザーの具体的な行為を識別後、該ユーザーの重要等級をさらに判定し、所定の規則に基づいて該ユーザーのいるグリッド及びその他の各グリッドにウェイトを設定する。このようにして、その後の調光モデルの関数値を最小化して各照明設備の調光レベルを得るステップS132で、調光モデルを構築するときグリッドに設定するウェイトを考慮する、即ち、各グリッドの目標照度値と実際の照度値間の差に該グリッドのウェイトを掛けて得た値を加算した後の加算値の最小を束縛条件として調光モデルを構築する。例えば、前記目標関数（4）について、さらなる最適化は次のように表すことができる。

その中で、w_jはグリッドjのウェイトである。

本実施例では、ユーザーの重要等級が高ければ高いほどそのユーザーのいるグリッドは大きなウェイトに設定されるため、該グリッドの目標照度値と実際の照度値間の差は小さくなる、すなわち照度制御はより正確になる。これによって、照明領域内の各ユーザーの照明制御に対する全体満足度もさらに向上する。

＜第三実施例＞
前記実施例で説明しているインテリジェント照明制御方法では、該制御方法の触発（トリガー）条件について限定していないため、該制御方法はいかなる方式で触発してもよい。例えば、所定時間間隔ごとに該制御方法を実行する、ステレオカメラが一回撮影するごとに該制御方法を実行する、またはステレオカメラが撮影した画像からユーザーを検出するたびに該制御方法を実行する。しかし、実際には、これらの方式には少し不足がある。例えば、所定時間間隔ごとに制御方法を実行するとき、該所定時間間隔が長すぎる場合、ユーザーの行為が該所定時間間隔内に何度も変化してしまうため、制御方法がユーザーの具体的な行為の変更に伴って照明領域内の照度を即時に自動調節できない。該所定時間間隔が短すぎると、ユーザーの行為は該所定時間間隔内にまったく変化しないため、照明制御方法を実行しても照明設備の調光レベルの変化が起こらず、照明制御方法の実行は意味がなく、また照明制御のコストが不必要に上がることになる。同じように、ステレオカメラが撮影した画像からユーザーを検出するたびに制御方法を実行することも、前記所定時間間隔の短さの状況と似たような欠陥を引き起こす。

上記状況を考慮して、本実施例では、比較的優れた策略を採用して照明制御方法を触発する。以下、本実施例の照明制御方法と前記実施例の違いところについてさらに説明する。具体的には、本実施例の照明制御方法では、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定するステップS13で、まず現在撮影した照明領域の画像と少し前に撮影した画像を比較し、少なくとも一つのユーザーの行為が現在撮影した画像（以下、現画像）と少し前に撮影した画像（以下、前画像）の中で異なるとき、ステップS131とステップS132の処理を実行する。このようにして、現画像から検出したユーザーが前画像内のユーザーよりも多いとき、現画像内のユーザーと前画像内のユーザーは同じだがユーザーの行為が変わっているとき、現画像内で検出したユーザーが前画像内のユーザーよりも少ないとき（即ち、照明領域を離れたユーザーがいる）、すべてにステップS131とステップS132の処理を実行し、それによってユーザーの具体的な行為の変化に伴って適時に照明領域の照度を自動調節できる。同時に、少なくとも一つのユーザーの行為に変化が起きたときに照明制御を行うため、前記所定時間間隔の短さの状況で発生したような問題は起こらない。

＜変形例＞
以上、本発明の各実施例のインテリジェント照明制御方法について説明した。以下、該方法の可能な変形例について説明する。

＜変形例一＞
上記の実施例では、照度モデルを構築するとき、ユーザーを検出したグリッドの目標照度と実際の照度値間の差（以下、照度差）を考慮するだけでなく、さらにユーザーを検出していないグリッドの照度差も考慮している。実際、ユーザーを検出していないグリッドの照度差の大きさがユーザー体験に与える影響は大きくなく、そのため、簡素化した照度制御方法として、ユーザーを検出したグリッドの照度差にだけ注目し、ユーザーを検出していないグリッドの照度差を考慮しないこともできる。これは二つの方式で実現できる。

一つ目の実現方法は、第二実施例の特例である。具体的には、第二実施例の照明制御方法で、グリッドにウェイトを設定するとき、ユーザーを検出していないグリッドのウェイトをゼロに設定し、それから解を求め、例えば前記目標関数（7）のとき、ユーザーを検出していないグリッドの照度差はどのような値でもよく、即ち、実際はユーザーを検出したグリッドの照度差だけを考慮すればよい。

二つ目の実現方法は、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定するステップS12において、ユーザーを検出したグリッドについてのみ目標照度を確定し、ユーザーを検出していないグリッドについてはその目標照度を確定しない、即ちステップS123を省略する。対応するように、その後のステップS123では、ユーザーを検出した各グリッドの照度差の加算値の最小を束縛条件に調光モデルを構築する。この方式は、計算量を減らし、計算の複雑度を減らす。

＜変形例二＞
前記第二実施例では、比較的優れた策略を採用して照明制御方法を触発し、それによってユーザーの具体的な行為の変化に伴って適時に照明領域の照度を自動調節し、また無意味に照明制御方法の無駄な実行をしない。しかし、この比較的優れた策略の採用にも依然として問題が存在する。具体的に述べると、照明領域内のユーザーが短時間の移動行為を頻繁に行うとき、例えば電話に出る・掛ける、もとの位置を離れて水を飲みに行くなどは、前記策略では全て照明制御方法を触発し、これによって頻繁に照明領域の照度を変更することになる。しかし、照明領域の照度を頻繁に変えることはユーザーの気を散らせし、ユーザー体験が悪くなって、また実際のところ前記移動行為に対して照明領域の照度を変える必要性はない。この問題は、二つの方式で改善できる。

一つ目の方式は、触発策略を更に最適化すること、即ち、ユーザーの行為に変化があり、また変化後の行為が例えば読書、おしゃべり、講演を聴くなど静的な関心のある行為であるときのみ、照明制御を行う。具体的には、該最適化触発策略を採用している照明制御方法では、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定するステップS13で、現画像と前画像を比較し、少なくとも一つのユーザーの行為が現画像と前画像で異なり、現画像内の行為が関心のある行為のとき、ステップS131とステップS132の処理を行う。前記関心のある行為はユーザーのニーズから予め確定しておく。

二つ目の方式は、フェードイン・フェードアウト方式で照度を変更する。該方式は前記各実施例の照明制御方法に応用できる。具体的には、目標照度値に基づいて各照明設備の調光レベルを確定後、各照明設備は瞬間的に確定した調光レベルに変えるわけではなく、フェードイン・フェードアウト方式（例えば、1分間のフェードイン・フェードアウト率）を利用して確定した調光レベルに変えていき、それによってユーザーに照度の瞬間変化にほとんど気づかせない。

＜変形例三＞
図2Aで例示した照度データベース及び図2Cで例示した傾斜率データ表は、照明制御方法の実行前に予め計算し、メモリーに記憶することができる。これによって、照明制御方法を実行するとき、直接前記メモリーから関連データを読み取ることができ、それによって照明制御方法の計算所要時間を減らし、実行効率を高める。

＜変形例四＞
前記各実施例の照明制御方法では、ステレオカメラが撮影した照明領域の画像からユーザーを検出していないとき（即ち、照明領域内が無人のとき）、各照明設備を切り、それによって電力エネルギーの浪費を阻止できる。

＜インテリジェント照明制御装置の全体配置図＞
図6は本発明実施例のインテリジェント照明制御装置の全体配置略図である。

図6に示すように、インテリジェント照明制御装置600が、ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得する画像取得部601と、前記画像に基づいて照明領域の目標照度値を確定する照度値確定部602と、各照明設備が調光レベルで照明するように、前記目標照度値に基づいて各照明設備の前記調光レベルを確定する調光確定部603と、を含む。

＜システムハードウェアの配置＞
図7は、本発明実施例のインテリジェント照明制御システムの全体ハードディスクブロック図である。図7に示すように、該制御システム700が、照明領域の画像を撮影に用いるステレオカメラ710と、コンピュータの中央演算処理器またはその他処理能力を有するチップを用いて実現でき、前記本発明実施例のインテリジェント照明制御方法、または上記のインテリジェント照明制御装置の実施に用いる中央照明制御設備720と、各種有線/無線送信器を用いて実現でき、各照明設備が調光レベルで照明するように、確定した調光レベルを照明設備に送信する送信設備730とを含む。

以上、具体的な実施例と結び付けて本発明の基本原理を説明したが、指摘する必要があるとは、当業者であれば、本発明の方法および装置の全部あるいは如何なる部分も理解することができ、如何なるコンピュータ（処理器、メモリー媒体等を含む）あるいはコンピュータネットワークの中でも、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアあるいはそれらの組合せによって実現できる。

そのため、本発明で公開するインテリジェント照明制御は、如何なるコンピュータ上でも1つのあるいは一組のコンピュータープログラムを使うことにより実現できる。前記コンピュータは通用（汎用）している公知の装置でよい。本発明で公開するインテリジェント照明制御技術は前記の方法あるいは装置を実現するプログラムコードを含むプログラム製品を提供するだけで実現する、またはこのようなプログラム製品をもつ如何なる記憶媒体を通じても実現することができる。

更に指摘すべきことは、本発明の装置と方法においては、各部材あるいは各ステップは分解および/または新たな組み合わせができることである。これらの分解および/または新たな組み合わせは本発明と同等の効果を有する方案と見做されるべきである。また、前記の一連の処理ステップの実行は、説明の順序に従って行うことができるが、各ステップは必ずしも順番に行う必要はない。あるステップは平行してあるいは互いに独立して行うことができる。

前記の発明を実施するための形態は、本発明の保護範囲の制限となるものではない。当業者にとって明白なことは、設計要求および他の要因によって、色々な修正、組み合せ、副次的組み合せおよび代替が生じ得ることである。本発明の精神および原則内の如何なる修正、同等の入替えおよび改善等は、全て本発明の保護範囲に含まれなければならない。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。

Claims (7)

1. ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得し、
   前記画像に基づいて前記照明領域の目標照度値を確定し、及び
   前記目標照度値に基づいて各照明装置の調光レベルを、前記各照明装置が前記調光レベルで照明するように確定することを含み、
   前記照明領域がx×y個のグリッドに分けられ、前記画像に基づいて前記目標照度値を確定することは、
   前記画像内のユーザーを検出し、
   前記ユーザーを検出したグリッドを確定し、
   前記ユーザーの行為を識別し、及び
   予め設定された照度基準に基づいて、前記ユーザーの前記行為に対応する照度値を確定し、前記ユーザーを検出した前記グリッドの目標照度値とすることを含み、
   前記画像に基づいて前記目標照度値を確定することは、
   前記ユーザーを検出した前記グリッドの前記目標照度値に基づいて、前記ユーザーを検出していない各グリッドの目標照度値を確定することを含み、
   前記目標照度値に基づいて前記各照明装置の前記調光レベルを確定することは、
   前記照明領域の各グリッドについて、該グリッドの現在の照度値を取得し、及び
   調光モデルの関数値を最小化して、前記各照明装置の調光レベルを取得することを含み、
   前記調光モデルは、前記照明領域の各グリッドの、目標照度値と調光後の実際の照度値との間の差の和を表し、前記照明領域の各グリッドの調光後の実際の照度値は、該グリッドの現在の照度値と実際に調節した照度増分との和となる、インテリジェント照明制御方法。
2. 前記ステレオカメラが所定間隔で照明領域の画像を撮影し、前記目標照度値に基づいて前記各照明装置の前記調光レベルを確定することは、
   少なくとも一つのユーザーの行為が現在撮影した画像と少し前に撮影した画像内で異なるとき、前記照明領域の各グリッドについて、該グリッドの現在の照度値を取得し、調光モデルの関数値を最小化して、前記各照明装置の前記調光レベルを取得することを含み、
   前記調光モデルは、前記照明領域の各グリッドの、目標照度値と調光後の実際の照度値との間の差の和を表し、前記照明領域の各グリッドの調光後の実際の照度値は、該グリッドの現在の照度値と実際に調節した照度増分との和となる、請求項１に記載のインテリジェント照明制御方法。
3. 前記調光モデル内で、前記各グリッドでウェイト値を分配し、かつ前記各グリッドの目標照度値と調光後の実際の照度値との間の前記差を、該グリッドの目標照度値と調光後の実際の照度値との間の差に該グリッドのウェイトを掛けるものとする、請求項１又は２に記載のインテリジェント照明制御方法。
4. 前記調光モデルは、前記照明領域内の総消費電力量を表している、請求項１又は２に記載のインテリジェント照明制御方法。
5. 前記調光モデルは、調光レベルの調節増分を表している、請求項４に記載のインテリジェント照明制御方法。
6. ステレオカメラが撮影した照明領域の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像に基づいて前記照明領域の目標照度値を確定する照度値確定部と、
   前記目標照度値に基づいて各照明装置の調光レベルを、前記各照明装置が前記調光レベルで照明するように確定する調光確定部と、を含み、
   前記照明領域がx×y個のグリッドに分けられ、前記照度値確定部は、
   前記画像内のユーザーを検出し、
   前記ユーザーを検出したグリッドを確定し、
   前記ユーザーの行為を識別し、及び
   予め設定された照度基準に基づいて、前記ユーザーの前記行為に対応する照度値を確定し、前記ユーザーを検出した前記グリッドの目標照度値とすることを行い、
   前記照度値確定部は、
   前記ユーザーを検出した前記グリッドの前記目標照度値に基づいて、前記ユーザーを検出していない各グリッドの目標照度値を確定することを行い、
   前記調光確定部は、
   前記照明領域の各グリッドについて、該グリッドの現在の照度値を取得し、及び
   調光モデルの関数値を最小化して、前記各照明装置の調光レベルを取得することを行い、
   前記調光モデルは、前記照明領域の各グリッドの、目標照度値と調光後の実際の照度値との間の差の和を表し、前記照明領域の各グリッドの調光後の実際の照度値は、該グリッドの現在の照度値と実際に調節した照度増分との和となる、インテリジェント照明制御装置。
7. 照明領域の画像を撮影するステレオカメラと、
   前記画像に基づいて前記照明領域の目標照度値を確定し、該目標照度値に基づいて各照明装置の調光レベルを確定する中央照明制御装置と、
   前記各照明装置が前記調光レベルで照明するように、確定した前記調光レベルを前記各照明装置に送信する送信装置と、を含み、
   前記照明領域がx×y個のグリッドに分けられ、前記中央照明制御装置は、
   前記画像内のユーザーを検出し、
   前記ユーザーを検出したグリッドを確定し、
   前記ユーザーの行為を識別し、及び
   予め設定された照度基準に基づいて、前記ユーザーの前記行為に対応する照度値を確定し、前記ユーザーを検出した前記グリッドの目標照度値とすることを行い、
   前記中央照明制御装置は、
   前記ユーザーを検出した前記グリッドの前記目標照度値に基づいて、前記ユーザーを検出していない各グリッドの目標照度値を確定することを行い、
   前記中央照明制御装置は、
   前記照明領域の各グリッドについて、該グリッドの現在の照度値を取得し、及び
   調光モデルの関数値を最小化して、前記各照明装置の調光レベルを取得することを行い、
   前記調光モデルは、前記照明領域の各グリッドの、目標照度値と調光後の実際の照度値との間の差の和を表し、前記照明領域の各グリッドの調光後の実際の照度値は、該グリッドの現在の照度値と実際に調節した照度増分との和となる、インテリジェント照明制御システム。

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