JP6576568B2 - 空気調和システム - Google Patents

Description

本発明は、カメラによって撮影された画像に基づいて空調対象空間の空気を調和する空気調和システムに関する。

従来、空気調和機とカメラと制御装置とがネットワークを介して接続された空気調和システムが知られている。特許文献１には、店内に設置されたカメラ、データ処理装置及び空調設備がネットワークを介して接続されたシステムが開示されている。特許文献１において、データ処理装置は、カメラによって撮影された店内の画像を解析する。そして、データ処理装置は、店内の顧客が上着を着ているか否かという着衣状況を判定し、判定結果を空調設備の空調動作に反映する。

特開２００９−１９２１７１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されたシステムは、着衣状況で空調動作を制御しており、顧客の位置に基づいて空調動作を制御していない。そのため、利用者に対して適切な空調動作を行うことができないという課題がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、利用者に対して適切な空調動作を行うことができる空気調和システムを提供することを目的とする。

本発明に係る空気調和システムは、空調対象空間に空気を吹き出す吹出口が設けられた室内機を有し、前記空調対象空間の空気を調整する空気調和機と、前記室内機を撮影するカメラと、前記空気調和機及び前記カメラにネットワークを介して接続され、前記空気調和機及び前記カメラの動作を制御する制御装置とを備え、前記室内機は、前記吹出口の周囲に、前記制御装置によって発光状態が制御される発光部を有し、前記制御装置は、前記空調対象空間に在室する人の位置を示す情報を含むテーブルを記憶する記憶手段と、前記カメラによって撮影された画像に写っている前記発光部の位置に基づき、前記室内機の前記吹出口の位置を解析するとともに、前記カメラによって撮影された画像に写っている人の位置に基づき、前記空調対象空間に在室する人の位置を解析する画像解析手段と、前記画像解析手段によって解析された前記吹出口の位置と、前記人の位置と、前記記憶手段に記憶された前記テーブルとに基づいて、前記空気調和機の動作を設定する設定手段と、前記空気調和機を、前記設定手段によって設定された動作で動作させる動作制御手段とを有するものである。

本発明によれば、カメラによって撮影された画像に基づき、室内機の吸込口の位置、及び在室する人の位置を解析することにより、在室する人の位置に応じた動作が行われる。そのため、利用者に対して適切な空調動作を行うことができる。

本実施の形態１に係る空気調和システムの構成の一例を示す概略図である。 図１の空気調和機の構成の一例を示す回路図である。 図１の室内機の外観の一例を示す斜視図である。 図１の室内機における側面断面の一例を示す断面図である。 実施の形態１における空調対象空間の一例を示す上面図である。 図１の制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 図６の記憶手段に記憶されるテーブルについて説明するための概略図である。 実施の形態１におけるカメラによって撮影された背景画像を示す概略図である。 実施の形態１におけるカメラによって撮影された背景画像を示す概略図である。 図８の背景画像と図９の背景画像との差分画像を示す概略図である。 実施の形態１におけるカメラによって撮影された背景画像を示す概略図である。 実施の形態１におけるカメラによって撮影された背景画像を示す概略図である。 図１１の背景画像と図１２の背景画像との差分画像を示す概略図である。 実施の形態１における顔モデルについて説明するための概略図である。 実施の形態１における顔モデルについて説明するための概略図である。 実施の形態１における顔モデルとのパターンマッチングについて説明するための概略図である。 実施の形態１における顔認識率を示すグラフである。 実施の形態１における身体モデルについて説明するための概略図である。 実施の形態１における身体モデルについて説明するための概略図である。 実施の形態１に係る空気調和システムの動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第１変形例による室内機における外観の他の例を示す斜視図である。 実施の形態１の第３変形例におけるサーモセンサによって撮影された温度分布画像を示す概略図である。 実施の形態２における空調対象空間Ｒを示す上面図である。 実施の形態２の変形例における空調対象空間Ｒを示す上面図である。

実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１に係る空気調和システムについて、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態１に係る空気調和システム１００の構成の一例を示す概略図である。この図１に基づいて、空気調和システム１００について説明する。

［空気調和システムの構成］
図１に示すように、空気調和システム１００は、空気調和機１と、カメラ４１と、制御装置４２と、ルータ４３とを備えている。空気調和機１は、空調対象空間Ｒの空気を調整するものであり、室内機２と室外機３とを有している。ここで、室内機２は、吹出口２２、サーモセンサ４４、及び室内制御部５０を有している。また、吹出口２２の周囲、例えば両端には、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等の発光部５１及び５２が設けられている。

室内機２の室内制御部５０と、カメラ４１と、制御装置４２とは、ルータ４３を中継機としてインターネットを介して無線接続されている。なお、ルータ４３による各機器との接続は、無線に限られず、例えば有線でもよい。また、空気調和機１と制御装置４２が接続され、カメラ４１と制御装置４２が接続され、それぞれペアリングするように構成されてもよい。このように、本実施の形態１では、空気調和機１及び制御装置４２、カメラ４１及び制御装置４２がそれぞれネットワーク上で接続されていればよい。

［空気調和機の構成］
図２は、図１の空気調和機１の構成の一例を示す回路図である。図２に示すように、室内機２と室外機３とは、ガス側連絡配管１１及び液側連絡配管１２によって接続されている。室内機２は、空調対象空間Ｒに設置されるものであり、室内熱交換器４及び室内送風機５を有している。室外機３は、空調対象空間Ｒ外に設置されるものであり、圧縮機８、流路切替部９、室外熱交換器６、室外送風機７及び膨張部１０を有している。ここで、流路切替部９と室内熱交換器４の一端側とがガス側連絡配管１１によって接続されており、膨張部１０と室内熱交換器４の他端側とが液側連絡配管１２によって接続されている。そして、圧縮機８、流路切替部９、室外熱交換器６、膨張部１０及び室内熱交換器４が配管により接続されて、冷媒が流れる冷媒回路１３が構成されている。

圧縮機８は、冷媒を圧縮するものである。流路切替部９は、冷媒回路１３において冷媒の流れる方向を切り替えるものである。流路切替部９は、圧縮機８から吐出された冷媒が室外熱交換器６に流れるか室内熱交換器４に流れるかを切り替えるものであり、例えば四方弁である。流路切替部９の切り替えによって、冷房運転又は暖房運転のいずれもが行われる。室外熱交換器６は、室外空気と冷媒とを熱交換するものである。室外送風機７は、図示しないモータによって駆動し、室外熱交換器６に室外空気を送風するものである。膨張部１０は、冷媒を膨張及び減圧するものであり、例えば開度が調整される電磁膨張弁である。室内熱交換器４は、室内空気と冷媒とを熱交換するものである。室内送風機５は、図示しないモータによって駆動し、室内熱交換器４に室内空気を送風するものである。

［室内機の外観］
図３は、図１の室内機２の外観の一例を示す斜視図である。次に、室内機２について詳細に説明する。図３に示すように、室内機２は、筐体２０とサーモセンサ４４とを有している。筐体２０は、例えば、幅方向（矢印Ｘ方向）に長い直方体状をなしており、前面パネル２３、側面パネル２４、背面パネル２５、天面パネル２７及び下面パネル２６を有している。

前面パネル２３は、空調対象空間Ｒの内部に対向する前面に配置される部材である。側面パネル２４は、前面パネル２３の両側端部に取り付けられ、両側面に配置される部材である。背面パネル２５は、前面パネル２３と対向し、空調対象空間Ｒの壁Ｋに取り付けられる部材である。天面パネル２７は、空調対象空間Ｒの天井Ｔに対向する天面に配置される部材である。下面パネル２６は、天面パネル２７と対向し、空調対象空間Ｒの床を向いている部材である。なお、前面パネル２３の中央部には、幅方向（矢印Ｘ方向）に延びる室内空気の吸込口２１が形成され、下面パネル２６の一部には、幅方向（矢印Ｘ方向）に延びる室内空気の吹出口２２が形成されている。室内機２には、吹出口２２を塞ぐように、上下風向板２８が設けられている。

また、吹出口２２の幅方向（矢印Ｘ方向）の両端には、例えばＬＥＤを用いた発光部５１及び５２が設けられている。発光部５１及び５２は、後述する推定処理の際に、吹出口２２の位置を推定するために設けられている。発光部５１及び５２に用いられるＬＥＤは、例えば１０ｍｍ以下といった筐体２０に対して小さいものを用いると好ましい。なお、図３に示す例では、説明を容易とするために、実際の大きさよりも大きく図示している。

ＬＥＤの光度は、昼間でも十分に認識できる程度とする。また、ＬＥＤが発光した際の光の色は、発光していることが認識できれば、どのような色でもよい。また、ＬＥＤの大きさは、この例に限られない。ＬＥＤの大きさは、筐体２０のデザイン等を考慮して決定してもよく、例えば１０ｍｍを超える大きさであってもよい。

サーモセンサ４４は、下面パネル２６に設けられており、空調対象空間Ｒの内部の温度を測定するものである。サーモセンサ４４は、センサ部が上下方向（矢印Ｚ方向）に可動するサーモパイルであり、図２では、サーモセンサ４４のセンサ部が収納されている場合について例示している。このように、室内機２が、幅方向（矢印Ｘ方向）に長い直方体状をなしており、吹出口２２が下面パネル２６に形成されているため、運転停止時において、正面視で吹出口２２が視認されない。このため、室内機２の意匠性を向上させることができる。

なお、室内機２の形状は、この例に限られない。例えば、幅方向（矢印Ｘ方向）に長い直方体状をなしておらず、吸込口２１と吹出口２２とがそれぞれ１つ以上形成されている箱体であれば、どのような形状でもよい。

［室内機の内部構造］
図４は、図１の室内機２における側面断面の一例を示す断面図である。図４に示すように、筐体２０の内部には、幅方向（矢印Ｘ方向）に長く、前面パネル２３、天面パネル２７及び背面パネル２５に対向するように、折り曲げられた室内熱交換器４が設けられている。また、筐体２０の内部には、室内熱交換器４に覆われるように配置された室内送風機５が設けられている。天面パネル２７には、格子状の吸込口２１が形成されている。また、前面パネル２３の内壁及び天面パネル２７の内壁には、フィルタ３７が設けられている。ここで、背面パネル２５下端の内壁をケーシング下壁３９と呼称し、前面パネル２３下端から筐体２０の内部に延びる内壁をケーシング上壁４０と呼称する。なお、ケーシング上壁４０の上面には、室内熱交換器４から落下するドレン水を回収するドレンパン３８が設けられている。

また、筐体２０の内部には、上下風向板支持部材２９、上下風向板２８、左右風向板３６、第１の上下補助風向板３１、第２の上下補助風向板支持部材３４及び第２の上下補助風向板３３が設けられている。上下風向板支持部材２９は、ケーシング上壁４０に取り付けられ、上下風向板２８を支持するものである。上下風向板２８は、前述の如く、吹出口２２を塞ぐものであり、上下方向に傾動するものである。これにより、吹出口２２から吹き出す空気の上下方向の向きが変わる。また、左右風向板３６は、ケーシング上壁４０に取り付けられており、左右方向に揺動するものである。これにより、吹出口２２から吹き出す空気の左右方向の向きが変わる。

第１の上下補助風向板３１は、ケーシング上壁４０に取り付けられており、第１の上下補助風向板軸３２を中心として上下方向に揺動するものである。これにより、吹出口２２から吹き出す空気の上下方向の向きが変わる。第２の上下補助風向板支持部材３４は、ケーシング上壁４０に取り付けられており、第２の上下補助風向板３３を支持し、第２の上下補助風向板３３と共に揺動するものである。第２の上下補助風向板３３は、第２の上下補助風向板支持部材３４を介してケーシング上壁４０に取り付けられており、第１の上下補助風向板軸３２と同軸の第２の上下補助風向板軸３５を中心として上下方向に揺動するものである。これにより、吹出口２２から吹き出す空気の上下方向の向きが変わる。なお、第１の上下補助風向板３１及び第２の上下補助風向板３３は、省略されてもよい。

（室内機内部の空気の流れ）
次に、室内機２の内部における空気の流れについて説明する。天面パネル２７に形成された吸込口２１と、前面パネル２３に形成された吸込口２１とから吸い込まれた室内空気は、フィルタ３７によって、空気に含有する塵埃が除去される。塵埃が除去された空気は、室内熱交換器４を通過する際、室内熱交換器４の内部に流れる冷媒と熱交換され、室内送風機５に到達する。ここで、空気調和機１が冷房運転している場合、空気は冷却され、空気調和機１が暖房運転している場合、空気は加熱される。そして、室内送風機５に到達した空気は、室内送風機５の内部、又は、室内送風機５と背面パネル２５との間の隙間を通過し、ケーシング下壁３９とケーシング上壁４０との間に流入する。ここで、空気は、左右風向板３６によって左右方向の流れが調整され、上下風向板２８、第１の上下補助風向板３１及び第２の上下補助風向板３３によって上下方向の流れが調整される。そして、吹き出し方向が調整された空気は、吹出口２２から前方又は下方に向かって吹き出す。

次に、室内制御部５０について説明する。室内制御部５０は、図示しない外部リモートコントローラ及びネットワークを介して送信された信号等に基づいて、上下風向板２８、左右風向板３６、第１の上下補助風向板３１及び第２の上下補助風向板３３の向きの調整、熱交換サイクルの能力の調整、室内送風機５の回転数の調整等を行うものである。

［空調対象空間について］
図５は、本実施の形態１における空調対象空間Ｒの一例を示す上面図である。図５に示すように、空調対象空間Ｒは、例えば四角形状の室であり、４．５畳、即ち、約２．３ｍ四方、高さ約２．３ｍの立方体状の室である。空調対象空間Ｒには、例えば２人の利用者が在室しており、掃除機が床に載置されている場合を仮定している。利用者及び掃除機は動くものの、柱、家具、机及び室内機２は、配置替えされない限り、不動である。室内機２は、例えば、空調対象空間Ｒの４つの壁のうち、１つの壁Ｋに設けられている。室内機２は、床から１．８ｍの高さに据え付けられている。

空調対象空間Ｒには、カメラ４１が設置されている。カメラ４１は、空調対象空間Ｒを撮影するものであり、空調対象空間Ｒの４つの壁のうち、室内機２が設けられた壁Ｋの隣の壁に設けられている。なお、カメラ４１は、室内機２が設けられた壁Ｋと対向する壁に設けられてもよい。カメラ４１は、例えば、床から１ｍの高さに設置されている。カメラ４１は、例えば１ｍ〜１０ｍ程度まで焦点が合う安価な固定フォーカスカメラである。カメラ４１の種類は、空調対象空間Ｒの大きさ及び焦点深度を考慮して決定される。なお、カメラ４１は、撮影対象を拡大又は縮小する機能を有している。このように、カメラ４１は、空調対象空間Ｒ全体、室内機２及び人が一度に撮影することができる場所に設置される。

ここで、カメラ４１は、人全体を撮影する必要があるため、例えば床から人の身長の半分程度である約０．８ｍの高さに設置されてもよい。また、室内機２を撮影する必要があるため、例えば、室内機２の据え付け高さの半分程度である約１ｍの高さに設置されてもよい。カメラ４１の視野角は、例えば、上下９０°、左右９０°である。また、カメラ４１の光軸は、例えば床と平行に設定される。なお、カメラ４１の光軸は、床に比べて上向きでもよく下向きでもよいがここでは平行である場合について説明する。なお、本実施の形態では上記の部屋、設置位置、人位置及びカメラの角度で説明するが、それらに限定されるわけではない。例えば、設置位置が２ｍでも構わないし、カメラ角度が１２０°でも構わない。人の数は一人でも二人でも構わないし、人の位置は本例に依存せず、カメラに写る範囲でよい。

この例において、２人の利用者は、それぞれ子供Ｕ１、大人Ｕ２である。子供Ｕ１は、例えば身長１ｍの女性であり、髪型はポニーテール、髪にリボンが付されている。大人Ｕ２は、例えば、身長１．６ｍの女性であり、髪型は流し髪、髪にカチューシャが付されている。なお、子供Ｕ１と大人Ｕ２とは、若干離れた位置に立っている。

ここで、カメラ４１で撮影された場合、空調対象空間Ｒに存在する位置によって、人の大きさは変わる。子供と大人とでは、概して身長差があるものの、子供の方が大人よりもカメラ４１からの位置が極端に近い場合、子供の方が大きく、大人の方が小さく撮影されることもある。なお、人の手、親指、足等には、符号を付さない。

［制御装置の構成］
図６は、図１の制御装置４２の構成の一例を示すブロック図である。制御装置４２は、例えばサーバであり、空気調和機１の室内制御部５０に、空調条件を送信するものである。制御装置４２は、例えば、パーソナルコンピュータとしてもよいし、スマートフォンとしてもよい。

又、本実施の形態１において、制御装置４２は、例えば室内機２のある部屋、又はこの近傍にあることを前提としているが、制御装置４２が携帯端末であれば、外出時に家の外から制御してもよい。又、制御装置４２は、家とは全く別の建物に設置したり国外に存在する等、部屋よりも物理的に遠いがネットワーク上でつながっているサーバであったりしてもよい。但し、家の中でもそうだが、家以外は特にセキュリティを厳重にする必要がある。

図６に示すように、制御装置４２は、画像解析手段６１と、記憶手段６２と、設定手段６３と、動作制御手段６４とを有している。

画像解析手段６１は、カメラ４１によって撮影された空調対象空間Ｒの画像を解析し、室内機２における吹出口２２の位置を推定する吹出口推定処理を行うものである。また、画像解析手段６１は、空調対象空間Ｒの画像を解析し、当該画像に含まれる人の属性及び位置を推定する人推定処理を行うものである。なお、画像解析手段６１による各種推定処理の詳細については、後述する。

記憶手段６２は、画像解析手段６１による処理の際に必要なデータを記憶している。また、記憶手段６２は、画像解析手段６１による解析結果に基づいて得られる空調対象空間Ｒに在室する人の属性及び位置を示す情報と、空気調和機１の動作を示す情報とが対応付けられたテーブルを記憶している。ここで、人の属性は、例えば、性別及び年代である。なお、記憶手段６２に記憶されるテーブルの詳細については、後述する。

設定手段６３は、画像解析手段６１によって解析された人の属性と、記憶手段６２に記憶されたテーブルと、画像解析手段６１によって解析された人の位置とに基づいて、空気調和機１の動作を設定するものである。

動作制御手段６４は、設定手段６３によって設定された動作で空気調和機１を動作させるための制御信号を生成し、空気調和機１に対して出力するものである。

［テーブルについて］
ここで、記憶手段６２に記憶されるテーブルについて説明する。図７は、図６の記憶手段６２に記憶されるテーブルについて説明するための概略図である。図７に示すように、テーブルには、人を識別する認識番号、足元位置の座標、推定属性、室内温度からの制御判定結果といった項目が記載されている。足元位置の座標は、上下方向の上下角及び左右方向の左右角が項目とされている。なお、このときの座標は、室内機２から見た場合、すなわち室内機２を基準とした足元位置を示す座標である。推定属性は、身長、体重、性別及び基礎代謝基準値が項目とされている。

テーブルにおいて、人が男性である場合の方が女性である場合よりも、空気調和機１の風を当てる割合が大きい。また、テーブルにおいて、人が子供である場合の方が大人である場合よりも、空気調和機１の風を当てる割合が大きい。これは、男性と女性、子供と大人では、基礎代謝基準値（ｋｃａｌ／ｋｇ／日）が異なることによる。大人の男女１８〜２９才において、男性が２４．０ｋｃａｌ／ｋｇ／日、女性が２２．１ｋｃａｌ／ｋｇ／日であり、男性の方が女性よりも基礎代謝、即ち体からの発熱量が多い。このため、男性の方が女性よりも冷却されることが望まれる。また、子供６〜７才において、４４．３ｋｃａｌ／ｋｇ／日であり、子供の方が大人よりも基礎代謝が多い。このため、子供の方が大人よりも冷却されることが望まれる。出典は、日本厚生労働省の『「日本人の食事摂取基準（２０１５年版）」６６ページ、表６』である。

［画像解析処理］
次に、画像解析手段６１による画像解析処理について説明する。
画像解析手段６１は、カメラ４１によって撮影された画像に基づき、室内機２の吹出口２２の位置を推定する吹出口推定処理、及び空調対象空間Ｒ内の人の属性及び位置を推定する人推定処理を行う。

（吹出口推定処理）
吹出口推定処理について、図８〜図１０を参照して説明する。吹出口推定処理では、カメラ４１によって撮影された画像から、室内機２の吹出口２２を抽出するための発光部５１及び５２の位置を示す情報を取得する。そして、取得した発光部５１及び５２の位置を示す情報に基づき、吹出口２２の位置を推定する。

図８は、本実施の形態１におけるカメラ４１によって撮影された背景画像を示す概略図である。この図８に示す画像は、空調対象空間Ｒに人がいないときに撮影された空調対象空間Ｒの背景画像である。画像解析手段６１は、人がいないときの空調対象空間Ｒが撮影された背景画像を、実制御前に予め取得する。

先ず、制御装置４２は、空気調和機１に対し「上下風向板２８を閉じ、発光部５１及び５２を消灯しろ」という指示を出す。これにより、空気調和機１における室内機２の上下風向板２８が閉じ、発光部５１及び５２が消灯する。そして、制御装置４２は、カメラ４１に対し「撮影し画像を送れ」という指示を出す。これにより、図８に示すように、人が不在であり、空気調和機１の上下風向板２８が閉じるとともに、発光部５１及び５２が消灯した状態の背景画像がカメラ４１によって撮影される。

なお、背景画像は、２４時間の間に極力多く取得されることが好ましい。これにより、日射の状況、夜間に電灯をつけている場合等に空調対象空間の様子が変わっても、画像解析手段６１は、そのときに適した背景画像を使用することができる。

また、本実施の形態１では、空気調和システム１００がルータ４３を備えている。実際の通信において、制御装置４２から画像データを要求する場合、「画像データを送れ」という情報に、「カメラ４１のＩＰアドレス宛て」という行先情報を付加してルータ４３に送信し、受信したルータ４３が、カメラ４１に対し「画像データを送れ」という情報を送信する。以下では、上記内容を、制御装置４２がカメラ４１に対し「画像データを送れ」という指示を出すという内容に簡略化して説明するものとする。

図９は、本実施の形態１におけるカメラ４１によって撮影された背景画像を示す概略図である。この図９に示す画像は、図８と同様に、空調対象空間Ｒに人がいないときに撮影された空調対象空間Ｒの背景画像である。

次に、制御装置４２は、空気調和機１に対し「発光部５１及び５２を点灯しろ」という指示を出す。これにより、空気調和機１における室内機２の上下風向板２８が閉じた状態のまま、発光部５１及び５２が点灯する。そして、制御装置４２は、カメラ４１に対し「撮影し画像を送れ」という指示を出す。これにより、図９に示すように、人が不在であり、空気調和機１の上下風向板２８が閉じた状態で、発光部５１及び５２が点灯した状態の背景画像がカメラ４１によって撮影される。

図１０は、図８の背景画像と図９の背景画像との差分画像を示す概略図である。画像解析手段６１は、前述のようにして取得した図８に示す背景画像と図９に示す背景画像との差分を求める。具体的には、画像解析手段６１は、二つの画像データの互いに対応する各画素の値の差分を取る。

このとき、二つの画像データにおいては、発光部５１及び５２の状態だけが異なり、それ以外の箇所については、略同一であるものと考えられる。そのため、図８の背景画像と図９の背景画像との差分画像は、発光部５１及び５２が抽出された画像となる。従って、図１０に示すように、室内機２の発光部５１及び５２が強調表示して抽出された差分画像が取得される。

画像解析手段６１は、カメラ４１の位置を原点として、抽出された発光部５１及び５２の座標を取得し、吹出口２２の中心位置Ｏの座標を求める。例えば、発光部５１の座標Ａ１を、上下角α_ａ１＝３２°、左右角β_ａ１＝−４０°とし、発光部５２の座標Ａ２を、上下角α_ａ２＝２０°，左右角β_ａ２＝−２２°とする。また、室内機２の設置高さをＬ_ａ＝１．８ｍ、カメラ４１の設置高さをＬ_ｃ＝１ｍとする。これらの値に基づき、吹出口２２の中心位置Ｏの座標（ｘ_ａ，ｙ_ａ，ｚ_ａ）は、下記式（１）、式（２）、式（３）を用いて求めることができる。なお、室内機２の設置高さ及びカメラ４１の設置高さを示す値は、例えば、記憶手段６２に予め記憶されているものとする。

［数１］
ｘ_ａ＝ｙ_ａ×ｔａｎ（（β_ａ２＋β_ａ１）／２）・・・・（１）

［数２］
ｙ_ａ＝ｚ_ａ／ｔａｎ（（α_ａ２＋α_ａ１）／２）・・・・（２）

［数３］
ｚ_ａ＝Ｌ_ａ−Ｌ_ｃ・・・・（３）

式（３）より、ｚ_ａ＝１．８−１＝０．８である。

なお、この吹出口推定処理では、図８に示す背景画像を撮影する際に、発光部５１及び５２を共に消灯させ、図９に示す背景画像を撮影する際に、発光部５１及び５２を共に点灯させたが、これはこの例に限られない。例えば、図８に示す背景画像を撮影する際には、発光部５１及び５２のうちいずれか一方を点灯させると共に他方を消灯させ、図９に示す背景画像を撮影する際には、発光部５１及び５２の一方を消灯させると共に他方を点灯させてもよい。また、例えば、発光部５１及び５２を点滅させてもよい。すなわち、二つの画像による差分画像を取得する際に、発光部５１及び５２の位置が特定できれば、発光部５１及び５２をどのようなパターンで点灯、消灯あるいは点滅させてもよい。

（人推定処理）
人推定処理について、図１１〜図１９を参照して説明する。人推定処理では、カメラ４１によって撮影された画像から、空調対象空間Ｒ内の人を抽出するために必要となる情報を取得し、取得した情報に基づき、人の属性及び位置を推定する。

（人の抽出）
図１１は、本実施の形態１におけるカメラ４１によって撮影された背景画像を示す概略図である。この図１１に示す画像は、図８に示す背景画像と同様に、空調対象空間Ｒに人がいないときに撮影された空調対象空間Ｒの背景画像である。画像解析手段６１は、人がいないときの空調対象空間Ｒが撮影された背景画像を、実制御前に予め取得する。

先ず、制御装置４２は、空気調和機１に対し「上下風向板２８を全開にしろ」という指示を出す。これにより、空気調和機１の上下風向板２８が全開となる。そして、制御装置４２は、カメラ４１に対し「撮影し画像を送れ」という指示を出す。これにより、図１１に示すように、人が不在であり、空気調和機１の上下風向板２８が全開とされた状態の背景画像がカメラ４１によって撮影される。

図１２は、本発明の実施の形態１におけるカメラ４１によって撮影された背景画像を示す概略図である。画像解析手段６１は、実制御時に、人がいるときの空調対象空間Ｒが撮影された画像を取得する。制御装置４２は、空気調和機１に対し「上下風向板２８を全開にしろ」という指示を出す。これにより、空気調和機１における室内機２の上下風向板２８が全開となる。そして、制御装置４２は、カメラ４１に対し「撮影し画像を送れ」という指示を出す。これにより、図１２に示すように、空気調和機１の上下風向板２８が全開となり、人がいる画像がカメラ４１によって撮影される。

図１３は、図１１の背景画像と図１２の背景画像との差分画像を示す概略図である。画像解析手段６１は、前述のようにして取得した図１１に示す背景画像と図１２に示す背景画像との差分を求める。具体的には、画像解析手段６１は、二つの画像データの互いに対応する各画素の値の差分を取る。

このとき、二つの画像データにおいては、背景画像には写っていないものが異なり、それ以外の箇所については、略同一であるものと考えられる。そのため、図１１の背景画像と図１２の背景画像との差分画像は、子供Ｕ１、大人Ｕ２及び掃除機Ｕ９が抽出された画像となる。従って、図１３に示すように、子供Ｕ１、大人Ｕ２及び掃除機Ｕ９といった背景画像には写っていない動くものが強調表示して抽出された差分画像が取得される。

なお、図１３に示す差分画像は、前述の如く、図１２に示す背景画像と図１１に示す背景画像とから取得される場合に限られない。例えば、図１２に示す背景画像と、吹出口推定処理の際に用いられた図８に示す背景画像とから取得されてもよい。

（人の属性及び位置の推定）
画像解析手段６１は、図１３に示す画像を解析して、人の認識を行う。画像解析手段６１は、例えば画像と、予め記憶手段６２が記憶する顔パターンとを照合して、画像内の顔を探索する。これをパターンマッチングと呼称する。このとき、顔が認識される子供Ｕ１及び大人Ｕ２が人の候補に挙がり、顔が認識されない掃除機Ｕ９が人の候補から外れる。なお、人の認識において、顔を探索し、順次体を認識する場合について例示しているが、体全体を探索してもよいし、顔の目、鼻、口の各部位を探索するようにしてもよい。

図１４及び図１５は、本実施の形態１における顔モデルについて説明するための概略図である。パターンマッチングに使用される顔モデルは、人の年代、性別、方向によって多岐にわたるため、極めて多く存在する。顔モデルは、少なくとも、「属性（年代、性別）」、「方向（横顔等の正面からみた顔の方向）」を有する。顔モデルは、図１４に示すように、例えば女性２０代Ａ、女性２０代Ｂ、女性２０代Ｃというように、性別及び年齢が一致するなかでも、複数作成される。更に、顔モデルは、図１５に示すように、正面からの角度０°、角度１０°、角度３０°、角度９０°というように、角度によっても複数作成される。

顔モデルは、カメラ４１からの距離が所定の距離、例えば１ｍである場合の顔を想定して作成される。ここで、性別によって目及び鼻の位置はあまり変化しないものの、年代によって目及び鼻の位置は大きく変化する。これは、概して、子供と大人とでは、顔の大きさが変わっても眼球の大きさはほぼ変わらないため、子供の方が大人よりも相対的に目が大きく見えることによる。このため、子供と大人とでは、別々の顔モデルが作成される。ここで、パターンマッチングは、制御装置４２が実施するため、顔モデルは記憶手段６２が記憶していれば済む。

顔モデルは、主に、目、鼻、口及び下顎付近が登録されたものである。顔モデルは、耳及び髪は登録されていない。これは、髪及び髪型は人によって大きく変わることによる。図１３に示す子供Ｕ１は、髪を結わいているが、髪をほどいている場合もある。また、耳は、髪に隠れている場合があることによる。図１３に示す大人Ｕ２は、微かに耳が見えているものの、髪型が変われば見えなくなる場合もある。なお、人がマスク又はサングラス等を身に着けている場合、パターンマッチングが正しく行われない場合がある。また、人が背を向けている場合も、パターンマッチングが正しく行われない場合がある。

図１６は、本実施の形態１における顔モデルとのパターンマッチングについて説明するための概略図である。図１６に示すように、パターンマッチングにおいて、画像内での人の顔の大きさに合わせて、比較画像である顔モデルが画像解析手段６１によって拡大又は縮小されながら検索が行われる。また、顔が横になっている場合もあるため、角度を変えて作成された複数の顔モデルとの比較による検索が行われる。

なお、通常は、画像の全画面において、パターンマッチングが行われるが、本実施の形態１では、図１３に示す差分画像に対してパターンマッチングが行われる。このように、本実施の形態１では、予め取得された背景画像との差分画像に対してパターンマッチングを行うことによって、パターンマッチングを行う画素数を通常時よりも減らすことができるため、制御装置４２の処理負担を減らすことができる。

図１７は、本実施の形態１における顔認識率を示すグラフである。図１７において、横軸は、水平角（α）及び垂直角（β）であり、縦軸は、顔の認識率である。パターンマッチングによって顔モデルとの一致率が算出される。そして、顔モデルが、画面上で地形の如く分散する。図１３に示す画像では、人が２人いるため、図１７に示すように、山の頂点が二つになり、顔の判定をすることができる。図１３に示す画像では、子供Ｕ１の顔の位置は、α_ｈ１＝−１０°、β_ｈ１＝−１０°付近である。大人Ｕ２の顔の位置は、α_ｈ２＝＋１５°、β_ｈ２＝＋３°である。一致率が高い顔モデルに付属される属性情報に基づいて、一致した顔を有する人の属性のうち、少なくとも子供又は大人の推定が可能である。これにより、子供Ｕ１が子供と推定され、大人Ｕ２が大人と推定される。

顔モデルの拡大率に基づいて、カメラ４１から頭までの距離が求められる。顔モデル作成時のカメラ４１から顔までの距離が１ｍであるため、例えば子供Ｕ１の顔モデルの拡大率が０．９倍でパターンマッチングされた場合、カメラ４１から顔までの距離ｙ_ｈ１は、１ｍ／０．９＝１．１１ｍである。カメラ４１から顔までの距離ｙ_ｈ１が求められた後、子供Ｕ１の頭の位置ｘ_ｈ１，ｚ_ｈ１は、下記式（４）、（５）から求められる。

［数４］
ｘ_ｈ１＝ｙ_ｈ１×ｔａｎ（β_ｈ１）・・・・（４）

［数５］
ｚ_ｈ１＝ｙ_ｈ１×ｔａｎ（α_ｈ１）・・・・（５）

また、大人Ｕ２の顔の位置ｘ_ｈ２，ｚ_ｈ２は、下記式（６）、（７）から求められる。

［数６］
ｘ_ｈ２＝ｙ_ｈ２×ｔａｎ（β_ｈ２）・・・・（６）

［数７］
ｚ_ｈ２＝ｙ_ｈ２×ｔａｎ（α_ｈ２）・・・・（７）

図１８は、本実施の形態１における身体モデルについて説明するための概略図である。次に、顔認識後の体全体の探索について説明する。先ず、図１８に示すように、人が正面を向いている場合について説明する。顔以外の体については、以前認識された部位に基づいて、パターンマッチングが行われる。例えば、顔と首が極端に離れていたり、曲がっていたりすることは通常起こり得ないため、下顎の下端を起点として首の角度範囲がおよそ４５°以内とされる。また、顔の認識によって顔の大きさがある程度判明するため、首の大きさもある程度推測可能である。このため、首以降の首モデル等のパターンマッチングが行われても、マッチングの回数は少なくて済み、方向及び拡大率も限定される。

そして、パターンマッチングが、首、胸、腹、太腿、膝及び足元の順に実施される。なお、腹及び太腿等は、服装によって変化するため、補完処理又は補正処理が行われる。また、胸は、性別で異なるため、男性用の胸モデルと女性用の胸モデルとが作成される。足元の位置が求められると、モデルの拡大率に基づいて、各部位の接点の大体の位置が算出され、身長が推測される。足元まで特定された場合、その際のカメラ４１上の角度α_ｕ１、β_ｕ１、α_ｕ２、β_ｕ２等が求められる。また、身長に基づいて、年齢と体重が推測され、基礎代謝量が求められる。また、パターンマッチングが順次行われるため、立位、座位、臥位等の姿勢が推測される。

図１９は、本実施の形態１における身体モデルについて説明するための概略図である。図１９に示すように、人が横を向いている場合についても、正面を向いている場合と同様に、パターンマッチングが、首、胸、腹、太腿、膝及び足元の順に実施される。なお、このような身体モデルは、顔モデルと同様に、記憶手段６２に予め記憶されている。

カメラ４１の設置高さをＬ_ｃ＝１ｍとすると、子供Ｕ１の足元の位置の座標（ｘ_ｕ１，ｙ_ｕ１，ｚ_ｕ１）は、下記式（８）、（９）、（１０）から求められる。

［数８］
ｘ_ｕ１＝ｙ_ｕ１×ｔａｎ（β_ｕ１）・・・・（８）

［数９］
ｙ_ｕ１＝−ｚ_ｕ１／ｔａｎ（α_ｕ１）・・・・（９）

［数１０］
ｚ_ｕ１＝−Ｌ_ｃ・・・・（１０）

また、大人Ｕ２の足元の位置の座標（ｘ_ｕ２，ｙ_ｕ２，ｚ_ｕ２）は、下記式（１１）、（１２）、（１３）から求められる。

［数１１］
ｘ_ｕ２＝ｙ_ｕ２×ｔａｎ（β_ｕ２）・・・・（１１）

［数１２］
ｙ_ｕ２＝−ｚ_ｕ２／ｔａｎ（α_ｕ２）・・・・（１２）

［数１３］
ｚ_ｕ２＝−Ｌ_ｃ・・・・（１３）

画像解析手段６１は、室内機２から見た場合の人の位置を算出する。室内機２から見た子供Ｕ１の足元の位置の左右角は、左右角γ_ｕ１＝ａｔａｎ（（ｙ_ａ−ｙ_ｕ１）／（ｘ_ａ−ｘ_ｕ１））であり、上下角は、上下角θ_ｕ１＝ａｔａｎ（（ｚ_ａ−ｚ_ｕ１）／（ｘ_ａ−ｘ_ｕ１））である。室内機２から見た大人Ｕ２の足元の位置の左右角は、左右角γ_ｕ２＝ａｔａｎ（（ｙ_ａ−ｙ_ｕ２）／（ｘ_ａ−ｘ_ｕ２））であり、上下角は、上下角θ_ｕ２＝ａｔａｎ（（ｚ_ａ−ｚ_ｕ２）／（ｘ_ａ−ｘ_ｕ２））である。

なお、このようにして画像を解析して人の位置を推定する際に、人の位置の精度はあまり要らない。これは、現在の技術において、室内機２から風を送る場合には、気流の関係でミリ単位のピンポイントで風を送れず、絞っても１００ｍｍ単位の広い範囲になるからである。

次に、設定手段６３は、画像解析手段６１の解析結果に基づいて、図７に示すテーブルの空欄を埋めていき、属性に適合するように空気調和機１の動作を設定する。例えば、認識番号が子供Ｕ１の場合、足元の位置の上下角−４５°、左右角−５°、身長１０００ｍｍ、体重２２ｋｇ、性別不明、基礎代謝基準値４１．９ｋｃａｌ／ｋｇ／日であることから、室内温度からの制御判定は、風当て及び風量強となる。認識番号が大人Ｕ２の場合、足元の位置の上下角−３５°、左右角＋５°、身長１６００ｍｍ、体重５３ｋｇ、性別女性、基礎代謝基準値２１．７ｋｃａｌ／ｋｇ／日であることから、室内温度からの制御判定は、風除けとなる。

そして、設定手段６３は、子供Ｕ１に対する制御判定の結果と、大人Ｕ２に対する制御判定の結果とに基づき、空調対象空間Ｒ内の人に適した空気調和機１の動作を設定する。

次に、動作制御手段６４は、設定手段６３による設定に基づき、室内機２に対し「風向を左右角γ_ｕ１、上下角θ_ｕ１に設定せよ」という指示を出す。これにより、室内機２は、左右角γ_ｕ１、上下角θ_ｕ１に風を送るように、上下風向板２８、第１の上下補助風向板３１、第２の上下補助風向板３３及び左右風向板３６を調整する。これにより、子供Ｕ１の足元に風が送られる。また、動作制御手段６４は、室内機２に対し「風向を左右角γ_ｕ２、上下角θ_ｕ２に設定せよ」という指示を出す。これにより、室内機２は、左右角γ_ｕ２、上下角θ_ｕ２に風を送るように、上下風向板２８、第１の上下補助風向板３１、第２の上下補助風向板３３及び左右風向板３６を調整する。これにより、大人Ｕ２の足元に風が送られる。なお、室内機２の風向が２方向に分けることができる場合、子供Ｕ１及び大人Ｕ２のいずれもの足元に風を送ることができる。また、動作制御手段６４は、室内機２に対し顔の位置に風を送るように指示を出してもよい。

［空気調和機の動作］
次に、空気調和機１の運転モードについて、図２を参照して説明する。空気調和機１は、運転モードとして、例えば、冷房運転モード及び暖房運転モードを有している。冷房運転モードによる冷房運転時には、図２の実線矢印で示すように、圧縮機８、流路切替部９、室外熱交換器６、膨張部１０、室内熱交換器４の順に冷媒が流れ、室内熱交換器４において室内空気が冷媒と熱交換されて冷却されるものである。暖房運転モードによる暖房運転時には、図２の破線矢印で示すように、圧縮機８、流路切替部９、室内熱交換器４、膨張部１０、室外熱交換器６の順に冷媒が流れ、室内熱交換器４において室内空気が冷媒と熱交換されて加熱されるものである。

（冷房運転モード）
次に、空気調和機１の各運転モードの動作について説明する。先ず、冷房運転モードによる冷房運転について説明する。冷房運転において、圧縮機８に吸入された冷媒は、圧縮機８によって圧縮されて高温高圧のガス状態で吐出される。圧縮機８から吐出された高温高圧のガス状態の冷媒は、流路切替部９を通過して、室外熱交換器６に流入し、室外熱交換器６において、室外送風機７によって送風された室外空気と熱交換されて凝縮液化する。凝縮された液状態の冷媒は、膨張部１０に流入し、膨張部１０において膨張及び減圧されて気液二相状態となる。そして、気液二相状態の冷媒は、室内熱交換器４に流入し、室内熱交換器４において、室内空気と熱交換されて蒸発ガス化する。このとき、室内空気が冷やされ、冷房が実施される。蒸発したガス状態の冷媒は、流路切替部９を通過して、圧縮機８に吸入される。

（暖房運転モード）
次に、暖房運転モードによる暖房運転について説明する。暖房運転において、圧縮機８に吸入された冷媒は、圧縮機８によって圧縮されて高温高圧のガス状態で吐出される。圧縮機８から吐出された高温高圧のガス状態の冷媒は、流路切替部９を通過して、室内熱交換器４に流入し、室内熱交換器４において、室内送風機５によって送風された室内空気と熱交換されて凝縮液化する。このとき、室内空気が暖められ、暖房が実施される。凝縮された液状態の冷媒は、膨張部１０に流入し、膨張部１０において膨張及び減圧されて気液二相状態となる。そして、気液二相状態の冷媒は、室外熱交換器６に流入し、室外熱交換器６において、室外空気と熱交換されて蒸発ガス化する。蒸発したガス状態の冷媒は、流路切替部９を通過して、圧縮機８に吸入される。

［制御装置の動作］
次に、本実施の形態１に係る空気調和システム１００における制御装置４２の動作について説明する。図２０は、本実施の形態１に係る空気調和システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。

図２０に示すように、先ず、制御装置４２は、実制御前に予め、人がいないときの画像である図８、図９及び図１１に示す背景画像をカメラ４１により取得する（ステップＳＴ１）。ここで、本実施の形態１において、図８は、上下風向板２８が閉じた状態で、発光部５１及び５２が消灯した状態の空気調和機１における室内機２を含む画像である。図９は、上下風向板２８が閉じた状態で、発光部５１及び５２が点灯した状態の室内機２を含む画像である。図１１は、上下風向板２８が全開とされた状態の室内機２を含む画像である。

次に、制御装置４２の画像解析手段６１は、図８に示す背景画像と図９に示す背景画像との差分画像（図１０）を取得する（ステップＳＴ２）。そして、画像解析手段６１は、図１０に示す差分画像に基づき吹出口推定処理を行い、前述の式（１）〜式（３）を用いて室内機２の吹出口２２の中心位置Ｏの座標（ｘ_ａ，ｙ_ａ，ｚ_ａ）を求める（ステップＳＴ３）。

次に、制御装置４２は、室内機２が起動されているか否かを判断する（ステップＳＴ４）。室内機２が起動されていないと判断した場合（ステップＳＴ４のＮｏ）には、処理がステップＳＴ１に戻る。

一方、室内機２が起動されていると判断した場合（ステップＳＴ４のＹｅｓ）、制御装置４２は、人がいるときの画像である図１２に示す画像をカメラ４１により取得する（ステップＳＴ５）。ここで、図１２は、室内機２の上下風向板２８が全開とされた状態の室内機２を含む画像である。

次に、画像解析手段６１は、図８又は図１１に示す背景画像と図１２に示す画像との差分画像（図１３）を取得する（ステップＳＴ６）。そして、画像解析手段６１は、図１３に示す差分画像に基づき人推定処理を行う。まず、画像解析手段６１は、差分画像と記憶手段６２に記憶された顔モデルとを照合し、顔のパターンマッチングを行う（ステップＳＴ７）。次に、画像解析手段６１は、差分画像と記憶手段６２に記憶された身体モデルとを照合し、足元までの体のパターンマッチングを行う（ステップＳＴ８）。

次に、画像解析手段６１は、顔および身体のパターンマッチングにより得られた結果に基づき、前述の式（４）〜式（１３）を用いて人の足元の位置の座標（ｘ_ｕ，ｙ_ｕ，ｚ_ｕ）を求める（ステップＳＴ９）。その後、画像解析手段６１は、足元の位置の座標を、室内機２から見た場合の位置座標に変換する（ステップＳＴ１０）。変換された位置座標は、記憶手段６２に記憶されたテーブルに記述される。

そして、制御装置４２の設定手段６３は、記憶手段６２のテーブルに基づき、空気調和機１の動作を設定し、制御装置４２の動作制御手段６４は、空気調和機１に対してこの設定に基づく動作を行うように指示を出す。これにより、室内機２の風向が調整され、足元の位置に風が送られる（ステップＳＴ１１）。

以下、処理がステップＳＴ４に戻り、ステップＳＴ４〜ステップＳＴ１１の処理が繰り返される。

本実施の形態１によれば、制御装置４２は、人の属性と空気調和機１の動作とが対応づけされたテーブルを記憶する記憶手段６２を有している。このため、空気調和機１において、在室する人の属性に適合した動作が行われる。従って、空気調和システム１００において、コストをかけずに、利用者に対し適切な空調動作が行われる。

従来、店内に設置されたカメラ４１、データ処理装置及び空調設備がネットワークを介して接続されたシステムが知られている。しかし、従来のシステムは、年代及び性別によってどのように風向が制御されるか考慮されていない。また、従来のシステムは、画像に基づいて人の位置を求めていない。これでは、利用者に適合する風が送られない。また、従来、在室者の数に基づいて空調機の能力を調整する技術が知られているが、人の属性については配慮されていない。更に、従来、予測平均申告（ＰＭＶ）と活動量とから快適指数値を判定する技術が知られているが、人の属性については配慮されていない。これに対し、本実施の形態１は、制御装置４２が、人の属性と空気調和機１の動作とが対応づけされたテーブルを記憶する記憶手段６２を有している。このため、空気調和機１において、在室する人の属性に適合した動作が行われる。

また、人の顔の認識は、予め準備された複数の顔モデルと照合して、一致率を判定するパターンマッチングが一般的に用いられる。顔モデルは、人の年代、性別、方向によって多岐にわたるため、極めて多くのモデルが存在する。パターンマッチングは、画像内の全ての画素において全ての顔モデルと照合することによって行われる。また、画像内の顔の大きさは、距離によって異なるため、顔モデルの拡大又は縮小が必要である。例えば、１０００個の顔モデル、１０００画素×１０００画素の画像、１０回の拡大縮小によって、パターンマッチングが行われるとすると、１０億回繰り返す必要がある。仮に、室内機２の室内制御部５０でパターンマッチングが行われるとすると、極めて高価な制御回路が必要であり、室内機２の製造コストが上昇する。

これに対し、本実施の形態１では、空気調和機１とネットワークで接続された制御装置４２が、パターンマッチングを実施する。そして、空気調和機１は、制御装置４２の処理結果に基づいて、風向を変更して送風するだけで済む。このため、空気調和機１の制御処理が簡易となる。従って、空気調和機１及びカメラ４１には、高価な制御回路が不要となるため、コストを削減することができる。

更に、制御装置４２は、人の属性として、身長に基づいて、性別及び年代を認識する。例えば、制御装置４２は、大人の男性、大人の女性、子供を認識する。なお、顔モデルに大人の男性等のタグが付されている場合、制御装置４２は、それのみをもって大人の男性と認識することができる。また、性別によって胸パターンが異なるため、性別を区別することもできる。これにより、人の属性における風の吹き分けが実現される。図７に示すテーブルと、現在の室内温度等の各種パラメータとに基づいて、人の暑さ寒さが個別に判定される。これにより、人毎に、最適な風を送ることができる。従って、利用者の快適性が向上する。

更にまた、本実施の形態１では、室内機２における吹出口２２の両端等の周囲に発光部５１及び５２を設け、発光部５１及び５２の位置に応じて撮影された背景画像に基づき、吹出口２２の位置を推定する。これにより、吹出口２２の位置を正確に推定することができ、在室する人に対して適切に風を送ることができる。

（第１変形例）
第１変形例は、室内機２の形状が、図３に示す室内機２と異なるものである。図２１〜図２６は、本実施の形態１の第１変形例による室内機２における外観の他の例を示す斜視図である。

図２１に示す例は、室内機２の前面パネル２３と下面パネル２６との間に、前面側から背面側に向かうにしたがって下方に傾斜する傾斜面３０が形成されているものである。この室内機２では、傾斜面３０の下面側および下面パネル２６の前面側の双方に吹出口２２が形成され、これらの吹出口２２に対応する上下風向板２８が設けられている。また、発光部５１及び５２は、これらの吹出口２２を１つの吹出口として、両端に設けられている。サーモセンサ４４は、傾斜面３０に設けられている。また、図２２に示す例は、前面パネル２３に吹出口２２が形成されているものである。この室内機２では、サーモセンサ４４が前面パネル２３に設けられている。

このように、図２１及び図２２に示す例では、室内機２の形状、吹出口２２の形成位置、上下風向板２８の数等が図３に示す室内機２と異なっている。しかしながら、この場合であっても、吹出口２２の両端に発光部５１及び５２が設けられることにより、図３に示す室内機２と同様に、吹出口２２の位置を推定することができる。これにより、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

図２３に示す例は、図２１に示す室内機２の吹出口２２の周囲に４つの発光部５１〜５４を設けたものである。この例では、図２１に示す室内機２の吹出口２２の奥行き方向（矢印Ｙ方向）に対して、さらに発光部５３及び５４を設けている。この図２３の例では、４つの発光部５１〜５４を直線で結ぶことによって形成される四角形の重心を吹出口２２の中心であるものとして、吹出口２２の位置を推定することができる。このように、吹出口２２の周囲に設けられる発光部の数を増やすことにより、図３に示す例と比較して、吹出口２２の位置をより高精度に推定することができる。これにより、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

図２４に示す例は、図２１に示す室内機２の吹出口２２に設けられた上下風向板２８が幅方向（矢印Ｘ方向）において左右に分割され、吹出口２２に上下風向板２８Ｌ及び２８Ｒが設けられているものである。そして、この例では、図２１と同様に、吹出口２２の両端に発光部５１及び５２が設けられている。

また、この例では、各上下風向板２８Ｌ及び２８Ｒに対応する幅方向（矢印Ｘ方向）の中心における、吹出口２２の奥行き方向（矢印Ｙ方向）の両端に、発光部５３〜５６が設けられている。具体的には、上下風向板２８Ｌに対応する幅方向（矢印Ｘ方向）の中心における、吹出口２２の奥行き方向（矢印Ｙ方向）の両端に、発光部５３及び５４が設けられている。また、上下風向板２８Ｒに対応する幅方向（矢印Ｘ方向）の中心における、吹出口２２の奥行き方向（矢印Ｙ方向）の両端に、発光部５５及び５６が設けられている。

この図２４の例では、２つの上下風向板２８Ｌ及び２８Ｒのそれぞれに対応する吹出口２２の位置を独立して推定することができる。これにより、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、推定された人に対する風当ての精度をより向上させることができる。

図２５に示す例は、吹出口２２の幅方向（矢印Ｘ方向）の両端のうち一方の両端に設けられた発光部が、複数に分割されて設けられているものである。この例では、発光部５１が２つの発光部５１ａ及び５１ｂに分割された場合を示す。例えば、構造上、デザイン上等の理由から、発光部を吹出口２２の幅方向（矢印Ｘ方向）の端部中心に設けることができない場合には、図２５に示すように、発光部を分割して設けてもよい。

この図２５に示す例では、２つに分割された発光部５１ａ及び５１ｂの中点を求め、求めた中点と発光部５２とに基づいて吹出口２２の位置を推定することができる。これにより、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

図２６に示す例は、意匠性の観点から、発光部５１を筐体２０に設けられた表示５７の一部としたものである。この例では、筐体２０に設けられたバックライトによって表示される表示５７である運転中を示す表示「Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ」の「Ｏ（アルファベットのオー）」を発光部５１で示すものである。

このように、１ワード中の一つの文字を、発光部を用いて表現してもよい。また、これに限られず、例えば、一つの文字の一部を、発光部を用いて表現してもよい。さらに、文字だけでなく、例えば運転モードを示すアイコン、掃除の表示を示すアイコン等の「アイコン」を発光部に置き換えてもよい。

（第２変形例）
第２変形例は、カメラ４１が自動的に人に焦点を合わせるオートフォーカス機能を有しており、画像解析手段６１が、カメラ４１における焦点距離から画像に写っている人までの距離を測定する機能を有するものである。画像解析手段６１は、図１３に示す画像に基づいて顔の位置α_ｈ１＝−１０°、β_ｈ１＝−１０°を算出する。そして、制御装置４２は、カメラ４１に対し「α_ｈ１＝−１０°、β_ｈ１＝−１０°の位置に焦点を合わせ、距離を測定せよ」という指示を出す。カメラ４１は、絞りを最大で開放し、顔の位置α_ｈ１＝−１０°、β_ｈ１＝−１０°に焦点が合うようにレンズを調整する。そして、焦点が合った距離、例えば１ｍを取得する。その後、カメラ４１は、制御装置４２に対し「距離が１ｍ」という情報を送信する。これにより、足元の位置までの認識が、遮蔽物等によって妨げられても、カメラ４１から人までの距離を測定することができる。

カメラ４１は、焦点が合っていない場合、像がぼける。これは、カメラ４１の絞りが開放されているときに、顕著である。利用者は、広範囲の距離にわたって焦点を合わせようとすると、絞りをかなり狭くする必要がある。即ち、絞りを開放すれば、所定の範囲の距離だけに焦点が合う。第２変形例では、これを利用して距離を測定している。このように、空気調和システム１００は、カメラ４１から顔までの距離が直接取得されるものであってもよい。

なお、細かい座標にまで焦点を合わせることができない場合、離散的に焦点を合わせて、制御装置４２が適宜位置を計算してもよい。例えば制御装置４２は、カメラ４１に対し「０．５ｍの位置に焦点を合わせ、距離を測定せよ」、「１ｍの位置に焦点を合わせ、距離を測定せよ」、「１．５ｍの位置に焦点を合わせ、距離を測定せよ」という指示を出し、複数の画像に基づいて、位置を計算してもよい。この場合、認識手段があれば掃除機などの物の位置や部屋の大きさなども測定することが出来る。

更に、空気調和システム１００は、カメラ４１の近傍に、距離を測定する測距儀を備えてもよい。この場合も、拡大率に基づいて距離を測定する実施の形態１と同様の効果を奏する。また、測距儀は、カメラ４１及び画像解析手段６１であってもよい。

（第３変形例）
図２７は、本実施の形態１の第３変形例におけるサーモセンサ４４によって撮影された温度分布画像を示す概略図である。第３変形例は、サーモセンサ４４を用いて、画像に写っている人型が人であることを認識するものである。サーモセンサ４４は、空調対象空間Ｒの温度分布を撮影し、温度分布画像を取得するものである。温度分布画像は、即ち熱画像である。

サーモセンサ４４は、前述の如く、室内機２の吹出口２２の隣の下面に設けられており、センサ本体が室内機２の下面から突出して、前方を向く。即ち、吹出口２２から空調対象空間Ｒを見た方向と、サーモセンサ４４から空調対象空間Ｒを見た方向とは、若干の誤差があるものの概ね一致する。

顔の認識が終了した後、画像解析手段６１は、室内機２から見た場合の人の位置を算出する。そして、制御装置４２は、室内機２のサーモセンサ４４に対し「温度分布画像を送れ」という指示を出す。サーモセンサ４４は、温度分布を撮影する。これにより、図２７に示すように、温度が高い部分が強調表示された温度分布画像が取得される。

なお、サーモセンサ４４は、予め温度分布を撮影しておいてもよい。冬期において、人の温度は着衣の温度よりも高い。よって、肌が露出している部分（図２７の塗りつぶし部）の温度が高い。なお、図２７に示す温度分布画像の上部の斜線部２ｖは、室内機２が発する熱によるものである。

画像解析手段６１は、温度分布画像において、顔であると推測される位置の室内機２からの左右角γ_ｈ及び上下角θ_ｈの温度を取得する。概して、顔の付近は、３６℃程度となる。取得した温度が３６℃付近である場合、画像解析手段６１は、顔が人の顔であると認識する。これにより、周辺温度に依存する等身大ポスター、テレビ又はＰＣモニタに写る人、人の顔をしたロボット等が、人の顔であると誤認されることを抑制することができる。

なお、温度分布画像を撮影する機能を有するカメラ４１を使用してもよいが、温度分布画像を撮影する機能を有するカメラ４１は高価であるため、室内機２のサーモセンサ４４を利用することが好ましい。

実施の形態２．
図２８は、本実施の形態２における空調対象空間Ｒを示す上面図である。本実施の形態２は、カメラ４１が２台設けられている点で、実施の形態１と相違する。本実施の形態２では、実施の形態１と同一の部分は同一の符号を付して説明を省略し、実施の形態１との相違点を中心に説明する。

図２８に示すように、２台のカメラ４１は、空調対象空間Ｒをそれぞれ異なる角度から撮影するものである。例えば、一方のカメラ４１は、室内機２が設けられた壁Ｋの隣の壁に設けられており、他方のカメラ４１は、室内機２が設けられた壁Ｋと対向する壁に設けられている。これにより、一方のカメラ４１において、人が背を向けて顔が認識されないとしても、他方のカメラ４１において、顔が認識される。従って、人の認識率が向上する。なお、カメラ４１の台数は、２台に限らず、３台以上でもよく、複数設けられていればよい。

（変形例）
図２９は、本実施の形態２の変形例における空調対象空間Ｒを示す上面図である。図２９に示すように、変形例において、一方のカメラ４１は、室内機２が設けられた壁Ｋの一方の隣の壁に設けられており、他方のカメラ４１は、室内機２が設けられた壁Ｋの他方の隣の壁に設けられている。この場合も、一方のカメラ４１において、人が背を向けて顔が認識されないとしても、他方のカメラ４１において、顔が認識される。従って、人の認識率が向上する。

１ 空気調和機、２ 室内機、２ｖ 斜線部、３ 室外機、４ 室内熱交換器、５ 室内送風機、６ 室外熱交換器、７ 室外送風機、８ 圧縮機、９ 流路切替部、１０ 膨張部、１１ ガス側連絡配管、１２ 液側連絡配管、１３ 冷媒回路、２０ 筐体、２１ 吸込口、２２ 吹出口、２３ 前面パネル、２４ 側面パネル、２５ 背面パネル、２６ 下面パネル、２７ 天面パネル、２８ 上下風向板、２９ 上下風向板支持部材、３０ 傾斜面、３１ 第１の上下補助風向板、３２ 第１の上下補助風向板軸、３３ 第２の上下補助風向板、３４ 第２の上下補助風向板支持部材、３５ 第２の上下補助風向板軸、３６ 左右風向板、３７ フィルタ、３８ ドレンパン、３９ ケーシング下壁、４０ ケーシング上壁、４１ カメラ、４２ 制御装置、４３ ルータ、４４ サーモセンサ、５０ 室内制御部、５１、５１ａ、５１ｂ、５２、５３、５４、５５、５６ 発光部、５７ 表示、６１ 画像解析手段、６２ 記憶手段、６３ 設定手段、６４ 動作制御手段、１００ 空気調和システム。

Claims (14)

1. 空調対象空間に空気を吹き出す吹出口が設けられた室内機を有し、前記空調対象空間の空気を調整する空気調和機と、
   前記室内機を撮影するカメラと、
   前記空気調和機及び前記カメラにネットワークを介して接続され、前記空気調和機及び前記カメラの動作を制御する制御装置と
   を備え、
   前記室内機は、
   前記吹出口の周囲に、前記制御装置によって発光状態が制御される発光部を有し、
   前記制御装置は、
   前記空調対象空間に在室する人の位置を示す情報を含むテーブルを記憶する記憶手段と、
   前記カメラによって撮影された画像に写っている前記発光部の位置に基づき、前記室内機の前記吹出口の位置を解析するとともに、前記カメラによって撮影された画像に写っている人の位置に基づき、前記空調対象空間に在室する人の位置を解析する画像解析手段と、
   前記画像解析手段によって解析された前記吹出口の位置と、前記人の位置と、前記記憶手段に記憶された前記テーブルとに基づいて、前記空気調和機の動作を設定する設定手段と、
   前記空気調和機を、前記設定手段によって設定された動作で動作させる動作制御手段と
   を有する
   空気調和システム。
2. 前記発光部は、複数設けられている
   請求項１に記載の空気調和システム。
3. 前記吹出口は、
   前記室内機の左右方向に延びるように形成され、
   前記発光部は、
   前記吹出口における前記左右方向の両端に設けられている
   請求項２に記載の空気調和システム。
4. 前記発光部は、
   さらに、前記吹出口における上下方向の両端に設けられている
   請求項３に記載の空気調和システム。
5. 前記カメラは、
   前記室内機の前記発光部が点灯した状態の第１の画像と、前記発光部が消灯した状態の第２の画像とを撮影し、
   前記画像解析手段は、
   前記第１の画像と前記第２の画像との差分画像に基づき、前記室内機の前記吹出口の位置を解析する
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の空気調和システム。
6. 前記カメラは、
   前記室内機が停止している状態の第３の画像と、前記室内機が運転している状態の第４の画像とを撮影し、
   前記画像解析手段は、
   前記第３の画像と前記第４の画像との差分画像に基づき、在室している前記人の位置を解析する
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の空気調和システム。
7. 前記画像解析手段は、
   前記カメラによって撮影された画像に基づき、前記空調対象空間に在室する人の属性を解析し、
   前記記憶手段は、
   解析された前記人の属性と、前記人の位置と、前記空気調和機の動作とを対応付けて前記テーブルに記憶し、
   前記設定手段は、
   前記画像解析手段によって解析された前記吹出口の位置と、前記人の属性及び位置と、前記記憶手段に記憶された前記テーブルとに基づいて、前記空気調和機の動作を設定する
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の空気調和システム。
8. 前記空調対象空間に在室する人の属性は、性別であり、
   前記テーブルは、
   前記空調対象空間に在室する人が男性である場合の方が女性である場合よりも、前記空気調和機の風を当てる割合が大きいことを示す情報が含まれる
   請求項７に記載の空気調和システム。
9. 前記空調対象空間に在室する人の属性は、年代であり、
   前記テーブルは、
   前記空調対象空間に在室する人が子供である場合の方が大人である場合よりも、前記空気調和機の風を当てる割合が大きいことを示す情報が含まれる
   請求項７又は８に記載の空気調和システム。
10. 前記室内機は、
    前記空調対象空間の温度分布を撮影するサーモセンサを更に備え、
    前記画像解析手段は、
    前記サーモセンサによって撮影された温度分布画像に基づいて、前記画像に写っている人型が人であることを認識する機能を有する
    請求項１〜９のいずれか一項に記載の空気調和システム。
11. 前記制御装置にネットワークを介して接続され、距離を測定する測距儀を更に備え、
    前記画像解析手段は、
    前記測距儀を用いて、前記カメラから前記画像に写っている人又は物までの距離を測定する機能を有する
    請求項１〜１０のいずれか一項に記載の空気調和システム。
12. 前記測距儀は、前記カメラ及び前記画像解析手段を含み、
    前記画像解析手段は、比較画像を拡大又は縮小する機能を有しており、
    前記画像解析手段は、
    前記カメラの拡大率に基づいて、前記カメラから前記画像に写っている人までの距離を測定する機能を有する
    請求項１１に記載の空気調和システム。
13. 前記カメラは、
    自動的に人又は物に焦点を合わせる機能を有しており、
    前記画像解析手段は、
    前記カメラにおける焦点距離から前記画像に写っている人又は物までの距離を測定する機能を有する
    請求項１〜１２のいずれか一項に記載の空気調和システム。
14. 前記カメラは、複数設けられており、
    複数の前記カメラは、
    前記空調対象空間をそれぞれ異なる角度から撮影するものである
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の空気調和システム。

Images