(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023013066
(43)【公開日】2023-01-26
(54)【発明の名称】在室人数推定装置、在室人数推定方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G01V 8/12 20060101AFI20230119BHJP
【ＦＩ】
G01V8/12 A
【審査請求】有
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021116978
(22)【出願日】2021-07-15
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2022-12-02
(71)【出願人】
【識別番号】397065480
【氏名又は名称】エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100161207
【弁理士】
【氏名又は名称】西澤 和純
(74)【代理人】
【識別番号】100126664
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 慎吾
(74)【代理人】
【識別番号】100181124
【弁理士】
【氏名又は名称】沖田 壮男
(72)【発明者】
【氏名】木崎 真一郎
(72)【発明者】
【氏名】北山 秀安
(72)【発明者】
【氏名】長森 藤江
(72)【発明者】
【氏名】中里 英則
【テーマコード（参考）】
2G105
【Ｆターム（参考）】
2G105AA01
2G105BB16
2G105EE02
2G105GG01
2G105HH01
(57)【要約】
【課題】在室人数を高い精度で把握すること。
【解決手段】本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備える、在室人数推定装置である。
【選択図】図１
【解決手段】本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備える、在室人数推定装置である。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、
室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、
前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、
を備える、在室人数推定装置。
室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、
前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、
を備える、在室人数推定装置。
【請求項2】
前記第１のセンサの検知結果を補正する補正部を備える、
請求項１に記載の在室人数推定装置。
請求項１に記載の在室人数推定装置。
【請求項3】
前記推定部は、前記第１のセンサにより検知された人のうち検知位置が前記出入口の境界と重複した人の数を計数する、請求項１または２に記載の在室人数推定装置。
【請求項4】
前記推定部は、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
請求項１または２に記載の在室人数推定装置。
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
請求項１または２に記載の在室人数推定装置。
【請求項5】
退出する人を検知する第３のセンサを備え、
前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算する、
請求項１から４の何れか１項に記載の在室人数推定装置。
前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算する、
請求項１から４の何れか１項に記載の在室人数推定装置。
【請求項6】
出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、
を含む、在室人数推定方法。
室内に人が存在することを検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、
を含む、在室人数推定方法。
【請求項7】
コンピュータに、
出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、
を実行させる、プログラム。
出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、在室人数推定装置、在室人数推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来より、生活者プライバシーを守りながら見守りをしたり、生活者の状況に合わせて機器を制御するために、カメラを使わずに生活者の位置を検出する技術が知られている。生活者の位置を検出するとしては、例えば特許文献１や特許文献２に記載された技術がある。
【0003】
特許文献１には、在室人数を推定するために、ＣＯ２センサで測定された対象部屋のＣＯ２濃度データを蓄積し、ＣＯ２濃度の傾きと在室人数の相関関係を表す情報を統計的に算出する。そして、特許文献１の技術では、ＣＯ２濃度の傾きに基づいて在室人数を推定する。例えば、特許文献１の技術は、最新のＣＯ２濃度と前回のＣＯ２濃度との傾きが負である場合には対象部屋の在室人数が減少していると推定する。
【0004】
特許文献２には、低コストの人体検知センサを使用して在室人数を推定する。特許文献２の技術は、複数のエリアに設けられる複数の人体検知センサの反応有無と隣接エリアの最大人数又は最小人数との関係により、移動・合流計算、分離計算、生成計算、消滅計算のいずれかを実行して在室人数を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２０－１６６７０９号公報
【特許文献2】特許第５００２７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、ある程度の時間に亘って安定的に人が在室し、かつ閉鎖された空間においてしか在室人数を正確に推定することができない可能性が高い。すなわち、特許文献１に記載された技術では、住宅等の窓やドアの開閉を頻繁に行っていたり、開放している場合には、在室人数を正しく推定できない。さらに、特許文献１に記載された技術は、ＣＯ２濃度の傾きと在室人数の相関関係を表す情報を統計的に算出し、且つＣＯ２濃度の傾きと人数の相関関係に幅を持たせているので、高い精度で在室人数の推定をすることが困難である場合がある。さらに、特許文献１に記載された技術は、特定の部屋で利用する場合でも、高い精度で在室人数の推定を行うためには十分なデータ量を集める必要があり、センサ等のシステムを設置した直後に高い精度で在室人数の推定をすることが困難である。さらに、部屋のＣＯ２濃度の変化は生活者の呼吸により変化するが、人の呼吸は体格、年齢、男女で個人差があるため、在室人数の推定精度に個人差が発生する場合がある。
【0007】
また、特許文献２に記載された技術は、複数の室内にセンサを設置することが前提であり、対象となる部屋の在室か否かを確認する場合でも周辺の部屋にセンサを設置する必要があるため、コストが高くなるという問題がある。例えば、大きな部屋の場合にはセンサが反応する範囲にヒトが存在しない場合があり、また、複数のセンサにより部屋全体をカバーすることができないため、センサ数を少なくすることができない。また、特許文献２の技術は、複数の部屋の間の関係を接続情報として用意し、センサの反応の未検知時間が消滅時間を超えた場合には接続情報に基づいて移動先に移動したと判断している。しかし、この技術では、部屋間の接続情報を予め設定する必要があるため、汎用性に乏しいという問題がある。さらに、特許文献２の技術では、複数の人が同時に存在する場合、センサ反応の未検知時間は、場所や利用者によって異なるため、予め設定した消滅時間に基づいて利用者の移動を判定すると在室人数の推定精度が低下する可能性がある。例えば、洗面所に存在する時間は一般的に女性のほうが長いなど、センサの未検知時間は利用者によって異なる。さらに、人の動きがない場合にはセンサが反応しなくなる場合があり、センサの未検知状態が、実際に人がいないことに起因しているのか、人が動いていないことに起因しているかの判断できない場面もある。
【0008】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、対象者のプライバシーを守りながら在室人数を高い精度で把握することができる在室人数推定装置、在室人数推定方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0009】
（１）本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備える、在室人数推定装置である。
【0010】
（２）本発明の一態様は、上記の在室人数装置であって、前記第１のセンサの検知結果を補正する補正部を備えてよい。
【0011】
（３）本発明の一態様は、上記の在室人数推定装置であって、前記推定部は、前記第１のセンサにより検知された人のうち検知位置が前記出入口の境界と重複した人の数を計数してよい。
【0012】
（４）本発明の一態様は、上記の在室人数装置であって、前記推定部は、前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消してよい。
【0013】
（５）本発明の一態様は、上記の在室人数推定装置であって、退出する人を検知する第３のセンサを備え、前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算してよい。
【0014】
（６）本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のステップと、室内に人が存在することを検知する第２のステップと、前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を含む在室人数推定方法である。
【0015】
（７）本発明の一態様は、コンピュータに、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のステップと、室内に人が存在することを検知する第２のステップと、前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を実行させる、プログラムである。
【発明の効果】
【0016】
本発明の一態様によれば、対象者のプライバシーを守りながら在室人数を高い精度で把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】実施形態の在室人数推定システム１における赤外線センサの配置例を示す図である。
【図2】部屋の他の構成を示す図である。
【図3】実施形態の在室人数推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図4】実施形態の在室人数推定システムにおける在室人数を推定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図5】センサ情報を説明する図であり、（Ａ）センサ情報の一例を示し、（Ｂ）は検知位置情報の一例を示し、（Ｃ）は赤外線画像の一例を示す。
【図6】センサ情報を補正する処理を説明する図であり、（Ａ）は補正後のセンサ情報の時間変化、（Ｂ）はＡＩによる検知人数および検知位置の時間変化、（Ｃ）は赤外線画像の時間変化を示す。
【図7】補正後のセンサ情報の一例を示す図である。
【図8】センサ情報を補正する他の処理を説明する図である。
【図9】センサ情報を補正する他の処理を示すフローチャートである。
【図10】時刻ｔにおけるセンサ情報を補正する処理の一例を示す図である。
【図11】入室イベントの判定処理の一例を示す図である。
【図12】入退室イベントを判定するときにおけるセンサ情報のフィルタ処理を示す図であり、（Ａ）、（Ｂ）は出入口を正面から見たときの赤外線画像の一例を示す。
【図13】在室人数の推定処理の一例を示す図である。
【図15】室内イベントに基づく在室人数の補正の一例を示す図である。
【図16】在室推定人数を算出する処理の一例を示す図である。
【図17】入室イベントの取消処理の一例を説明するための図である。
【図19】（Ａ）は退室用赤外線センサの配置例を示す図であり、（Ｂ）は退室用赤外線センサにより撮像された赤外線画像の一例を示す図である。
【図20】減算補正の一例を示すフローチャートである。
【図21】在室推定人数を算出する処理の一例を示す図である。
【図22】減算補正の一例を示すフローチャートである。
【図23】減算補正の一例を示す図である。
【図24】実施形態の効果を説明するための図である。
【図25】実施形態の在室人数推定システムの第１変形例を示す図である。
【図26】実施形態の在室人数推定システムの第２変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、本発明を適用した在室人数推定装置、在室人数推定方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【0019】
＜実施形態の概要＞
実施形態の在室人数推定システム１は、例えば住宅内の部屋について対象者の在室人数を推定する。在室人数推定システム１は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部在室人数を推定する推定部とを備える。在室人数推定システム１は、例えば、推定した在室人数に関する情報を見守り情報として外部装置に出力したり、推定した在室人数に関する情報に基づいて住宅内の各種機器を制御することができる。実施形態の在室人数推定システム１は、例えば入退室イベントの判定を誤った場合や、推定した在室人数が誤っている場合に補正することで、対象者のプライバシーを守りながら在室人数の推定精度を高くすることができる。以下、実施形態において詳細に説明する。
実施形態の在室人数推定システム１は、例えば住宅内の部屋について対象者の在室人数を推定する。在室人数推定システム１は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部在室人数を推定する推定部とを備える。在室人数推定システム１は、例えば、推定した在室人数に関する情報を見守り情報として外部装置に出力したり、推定した在室人数に関する情報に基づいて住宅内の各種機器を制御することができる。実施形態の在室人数推定システム１は、例えば入退室イベントの判定を誤った場合や、推定した在室人数が誤っている場合に補正することで、対象者のプライバシーを守りながら在室人数の推定精度を高くすることができる。以下、実施形態において詳細に説明する。
【0020】
［在室人数推定システム１の構成］
図１は、実施形態の在室人数推定システム１における赤外線センサの配置例を示す図である。在室人数推定システム１は、例えば住宅の部屋の在室人数を推定する。在室人数推定システム１は、例えば、部屋の出入口の外側に配置された外側赤外線センサ１０と、部屋の出入口の内側に配置された内側赤外線センサ１２と、部屋の室内に配置された室内赤外線センサ１４と、出入口の室内側付近に配置された退室用赤外線センサ１６とを備える。外側赤外線センサ１０は、室外から出入口を通過する人を撮像するよう撮像範囲が設定される。内側赤外線センサ１２は、室内から出入口を通過する人を撮像するよう撮像範囲が設定される。室内赤外線センサ１４は、部屋にいる人を撮像するよう撮像範囲が設定される。退室用赤外線センサ１６は室内から退室しようとする人を撮像するよう撮像範囲が設定される。なお、実施形態の在室人数推定システム１は、一つの部屋に赤外線カメラ１０～１６を備える一例を説明するが、住宅の複数の部屋のそれぞれに赤外線カメラ１０～１６のセットが備えられてよい。実施形態においては、外側赤外線センサ１０、内側赤外線センサ１２、室内赤外線センサ１４、および退室用赤外線センサ１６として一つの赤外線センサを記載したが、これに限定されず、複数個の赤外線センサを配置してよい。なお、在室人数推定システム１は、退室用赤外線センサ１６を備えるが、在室人数推定システム１に必須の構成でなくてよい。
図１は、実施形態の在室人数推定システム１における赤外線センサの配置例を示す図である。在室人数推定システム１は、例えば住宅の部屋の在室人数を推定する。在室人数推定システム１は、例えば、部屋の出入口の外側に配置された外側赤外線センサ１０と、部屋の出入口の内側に配置された内側赤外線センサ１２と、部屋の室内に配置された室内赤外線センサ１４と、出入口の室内側付近に配置された退室用赤外線センサ１６とを備える。外側赤外線センサ１０は、室外から出入口を通過する人を撮像するよう撮像範囲が設定される。内側赤外線センサ１２は、室内から出入口を通過する人を撮像するよう撮像範囲が設定される。室内赤外線センサ１４は、部屋にいる人を撮像するよう撮像範囲が設定される。退室用赤外線センサ１６は室内から退室しようとする人を撮像するよう撮像範囲が設定される。なお、実施形態の在室人数推定システム１は、一つの部屋に赤外線カメラ１０～１６を備える一例を説明するが、住宅の複数の部屋のそれぞれに赤外線カメラ１０～１６のセットが備えられてよい。実施形態においては、外側赤外線センサ１０、内側赤外線センサ１２、室内赤外線センサ１４、および退室用赤外線センサ１６として一つの赤外線センサを記載したが、これに限定されず、複数個の赤外線センサを配置してよい。なお、在室人数推定システム１は、退室用赤外線センサ１６を備えるが、在室人数推定システム１に必須の構成でなくてよい。
【0021】
図２は、部屋の他の構成を示す図である。例えば部屋に２つの出入口Ａ，Ｂがある場合、出入口Ａに対応した外側赤外線センサ１０Ａおよび内側赤外線センサ１２Ａを備え、出入口Ｂに対応した外側赤外線センサ１０Ｂおよび内側赤外線センサ１２Ｂを備えてよい。さらに、出入口Ａ，Ｂそれぞれに対応した２つの退室用赤外線センサ（不図示）を備えてよい。
【0022】
実施形態において、赤外線センサ１０～１６は、サーモグラフィ画像を撮像するが、これに限定されず、少なくとも対象者の形を含む画像を取得することができるものであればよい。例えば、在室人数推定システム１は、赤外線センサに代えて、ミリ波センサやＴｏＦセンサ等の非可視光を発してヒトから反射した波に基づいて画像を取得するセンサや、ヒトから発する波を捕らえて画像を取得するセンサを備えればよい。また、在室人数推定システム１は、利用者の明瞭な画像が保存されないことを考慮し、ＲＧＢ画像の輪郭（エッジ、境界線）をぼかした画像や、複数の画素で平均した画素値を、当該複数の画素の画素値に変換した画像を取得してもよい。
【0023】
図３は、実施形態の在室人数推定システムの構成の一例を示すブロック図である。在室人数推定システム１は、赤外線センサ１０～１６と、在室人数推定装置１００と、外部装置２００とを備える。赤外線センサ１０～１６および在室人数推定装置１００は、例えば、住宅内の通信ネットワークに接続され、在室人数推定装置１００と外部装置２００とは、例えばインターネット等の通信ネットワークＮＷを介して接続される。赤外線センサ１０～１６および在室人数推定装置１００は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）をはじめとする有線通信モジュールや無線通信モジュールなどの通信インターフェースを備えている（図３では不図示）。通信ネットワークは、例えば、Ｗｉｆｉ（登録商標）であるが、これに限らず、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、セルラー網、USB、Bluetooth（登録商標）などを含んでよい。赤外線センサ１０～１６により撮像された画像を示す信号は、在室人数推定装置１００に送信される。なお、在室人数推定システム１において、住宅内の通信ネットワークには、在室人数を推定した結果に基づく情報を表示する表示装置や、在室人数を推定した結果に基づいて制御される制御対象装置が接続されていてよい。
【0024】
在室人数推定装置１００は、例えば、画像取得部１１０、人検知部１２０、情報蓄積部１３０、在室推定部１４０、出力部１５０、および検知結果記憶部１６０を備える情報処理装置である。画像取得部１１０、人検知部１２０、情報蓄積部１３０、在室推定部１４０、および出力部１５０といった機能部は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサがプログラムメモリに格納されたプログラムを実行することにより実現してよい。検知結果記憶部１６０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現してよい。
【0025】
画像取得部１１０は、例えば赤外線センサ１０～１６から出力された信号を入力し、ディジタル信号の赤外線画像（サーモグラフィ画像とも呼ばれる）に変換する通信インターフェース回路である。赤外線センサが画像取得部の機能を備えていてもよい。なお、画像取得部１１０は、赤外線センサ１０～１６を定期的または所定の時刻に起動させ、各赤外線センサ１０～１６から赤外線画像を取得してよい。また、画像取得部１１０は、赤外線画像と共にセンサＩＤ情報や撮像時刻情報を取得してよい。
【0026】
人検知部１２０は、画像取得部１１０により取得された赤外線画像に対して所定の画像処理を施し、赤外線画像に含まれる人を検知する。人検知部１２０は、例えばＣＮＮなどの認識エンジンで構成してもよい。認識エンジンは、例えば、赤外線画像を入力したことに応じて、人物が存在する領域を出力する。情報蓄積部１３０は、人検知部１２０により検出された人物が存在する領域情報等を含むセンサ情報を検知結果記憶部１６０に蓄積する。在室推定部１４０は、検知結果記憶部１６０に記憶されたセンサ情報を用いて在室人数を推定する。出力部１５０は、例えば外部装置２００からの問い合わせに応じて在室推定部１４０により推定された在室人数などの情報を回答する。
【0027】
［在室人数推定処理］
図４は、実施形態の在室人数推定システムにおける在室人数を推定する処理の一例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートに示した処理は、在室人数推定システム１の起動中において繰り返して実行される。先ず在室人数推定装置１００は、赤外線センサ１０～１６から受信した赤外線画像に基づいて人を検知する処理を行うことでセンサ情報を取得する（ステップＳ１００）。センサ情報は、例えば、赤外線センサ１０～１６のそれぞれについて取得する。
図４は、実施形態の在室人数推定システムにおける在室人数を推定する処理の一例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートに示した処理は、在室人数推定システム１の起動中において繰り返して実行される。先ず在室人数推定装置１００は、赤外線センサ１０～１６から受信した赤外線画像に基づいて人を検知する処理を行うことでセンサ情報を取得する（ステップＳ１００）。センサ情報は、例えば、赤外線センサ１０～１６のそれぞれについて取得する。
【0028】
図５はセンサ情報を説明する図であり、（Ａ）センサ情報の一例を示し、（Ｂ）は検知位置情報の一例を示し、（Ｃ）は赤外線画像の一例を示す。センサ情報は、例えば、赤外線センサＩＤと、撮像時刻と、検知人数と、検知位置とを含む。検知位置情報は、例えば、赤外線画像におけるバウディングボックス（ＢＢｏｘ）の左上ｘ座標、左上ｙ座標、右下ｘ座標、および右下ｙ座標を含む。ＢＢｏｘは、赤外線画像内で検知された人を囲む矩形領域である。
【0029】
次に在室人数推定装置１００は、センサ情報を補正する（ステップＳ１０２）。在室人数推定装置１００は、例えば、連続するセンサ情報の一部が他のセンサ情報と異なる場合、当該一部のセンサ情報を、他のセンサ情報に補正する。次に在室人数推定装置１００は、補正したセンサ情報を、検知結果記憶部１６０に蓄積する（ステップＳ１０４）。
【0030】
次に在室人数推定装置１００は、補正したセンサ情報に基づいて、入退室イベントが発生したか否か（ステップＳ１０６）、室内イベントが発生したか否か（ステップＳ１０８）、および退室可能性が発生したか否か（ステップＳ１１０）、を判定する。
【0031】
在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定した場合（ステップＳ１０６）、入室イベントの補正処理（ステップＳ１１２）を行って、ステップＳ１２０に処理を進める。在室人数推定装置１００は、退出イベントが発生したと判定した場合（ステップＳ１０６）、ステップＳ１２０に処理を進める。
【0032】
在室人数推定装置１００は、室内イベントが発生したと判定した場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、在室人数を室内人数で補正し（ステップＳ１１４）、ステップＳ１２０に処理を進める。在室人数推定装置１００は、室内イベントが発生していないと判定した場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１２０に処理を進める。
【0033】
在室人数推定装置１００は、退室可能性が発生したと判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、退室補正人数を算出し（ステップＳ１１６）、減算補正を行って（ステップＳ１１８）、ステップＳ１２０に処理を進める。在室人数推定装置１００は、退室可能性が発生していないと判定した場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、ステップＳ１２０に処理を進める。
【0034】
［センサ情報の補正処理（ステップＳ１０２）］
図６は、センサ情報を補正する処理を説明する図であり、（Ａ）は補正後のセンサ情報の時間変化、（Ｂ）はＡＩによる検知人数および検知位置の時間変化、（Ｃ）は赤外線画像の時間変化を示す。在室人数推定装置１００は、例えば図６（Ｂ）に示すように、時刻ｔ１における検知人数が「１」、時刻ｔ２における検出人数が「０」、時刻ｔ３における検出人数が「１」、時刻ｔ４における検出人数が「１」という検知結果を取得した場合、時刻ｔ２における検知人数を「０」から「１」に補正する。さらに、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ２における検知位置を、例えば時刻ｔ１における検知位置と時刻ｔ３における検知位置との中間値に補正する。
図６は、センサ情報を補正する処理を説明する図であり、（Ａ）は補正後のセンサ情報の時間変化、（Ｂ）はＡＩによる検知人数および検知位置の時間変化、（Ｃ）は赤外線画像の時間変化を示す。在室人数推定装置１００は、例えば図６（Ｂ）に示すように、時刻ｔ１における検知人数が「１」、時刻ｔ２における検出人数が「０」、時刻ｔ３における検出人数が「１」、時刻ｔ４における検出人数が「１」という検知結果を取得した場合、時刻ｔ２における検知人数を「０」から「１」に補正する。さらに、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ２における検知位置を、例えば時刻ｔ１における検知位置と時刻ｔ３における検知位置との中間値に補正する。
【0035】
図７は、補正後のセンサ情報の一例を示す図である。在室人数推定装置１００は、補正したセンサ情報に、補正後の検知人数および補正後の検知位置を追加してよい。これにより、補正されたセンサ情報には、補正前の検知人数および検知位置と、補正後の検知人数および検知位置とが含まれる。
【0036】
図８は、センサ情報を補正する他の処理を説明する図であり、図９は、センサ情報を補正する他の処理を示すフローチャートである。
例えば、時刻ｔから時刻ｔ＋ｎまででｎ個のセンサ情報（時刻ｔ＋１，・・・，ｔ＋ｎ）において人が検知されている場合、時刻ｔのセンサ情報を以下のように補正する。なお、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１までのセンサ情報を補正した後、時刻ｔのセンサ情報に着目して補正を行う。なお、この補正をｎフレームによるセンサ情報補正という。
例えば、時刻ｔから時刻ｔ＋ｎまででｎ個のセンサ情報（時刻ｔ＋１，・・・，ｔ＋ｎ）において人が検知されている場合、時刻ｔのセンサ情報を以下のように補正する。なお、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１までのセンサ情報を補正した後、時刻ｔのセンサ情報に着目して補正を行う。なお、この補正をｎフレームによるセンサ情報補正という。
【0037】
在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１における補正検知人数が０である場合、または時刻ｔ－１における補正検知人数が時刻ｔにおける検知人数以下である場合（時刻ｔ－１からｔへの検知人数が増加した場合）（ステップＳ２００：ＹＥＳ）、時刻ｔの検知人数および検知位置を時刻ｔの補正検知人数および補正検知位置とする（ステップＳ２０２）。
【0038】
在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１における補正検知人数が時刻ｔにおける検知人数により多い場合（時刻ｔ－１からｔへの検知人数が減少した場合）において（ステップＳ２００：ＮＯ）、時刻ｔ－１における補正検知人数が最大値以下である場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、時刻ｔ－１の補正検知人数を時刻ｔの補正検知人数として決定する（ステップＳ２０６）。最大値は、例えば時刻ｔからｔ＋ｎのうちで最も多い検知人数である。ｎは任意の整数である。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１の補正検知位置を時刻ｔの補正検知位置に決定する（ステップＳ２０８）。
【0039】
在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１における補正検知人数が時刻ｔにおける検知人数により多い場合（ｔ－１からｔへの検知人数が減少した場合）において（ステップＳ２００：ＮＯ）、時刻ｔ－１における補正検知人数が最大値よりも多い場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、最大値を時刻ｔの補正検知人数として決定する（ステップＳ２１０）。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ＋ｐの補正検知位置を、時刻ｔの補正検知位置を、時刻ｔ＋ｐの検知位置に決定する（ステップＳ２１２）。ｐは０～ｎのうち、時刻ｔの補正検知人数に採用した検知人数が検知された時刻の最小値とする。
【0040】
これにより、例えば図８の時刻ｔにおいて人が検知されていなくても、時刻ｔ－１の補正検知人数および補正検知位置を、時刻ｔの補正検知人数および補正検知位置にすることができる（ステップＳ２０６，ステップＳ２０８）。
【0041】
図１０は、時刻ｔにおけるセンサ情報を補正する処理の一例を示す図である。
図１０（Ａ）に示すように、時刻ｔ－１および時刻ｔの双方において赤外線画像に一人が含まれているものの、時刻ｔ－１および時刻ｔにおいて未検知であったとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１において未検知であるので、時刻ｔにおける検知位置を補正しない。
図１０（Ｂ）に示すように、時刻ｔ－１において検知人数が一人である場合において、時刻ｔにおいて未検知であったものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける検知人数を「１」に補正し、時刻ｔにおける検知位置を時刻ｔ－１に対応した位置にする。すなわち在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける赤外線画像に２人が含まれていても、時刻ｔ－１における検知人数の「１」以上には補正しない。
図１０（Ｃ）に示すように、時刻ｔ－２で一人、時刻ｔ－１で二人を検知し、時刻ｔおよびｔ＋１において未検知であるが、時刻ｔ＋２で一人を検知したものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔの検知人数および検知位置を、時刻ｔ＋２における検知人数および検知位置に補正する。
図１０（Ｄ）に示すように、時刻ｔ－２で一人、時刻ｔ－１で二人を検知し、時刻ｔにおいて二人のうちの一人を検知したものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔの検知人数および検知位置を、時刻ｔ－１における検知人数および検知位置に補正する。すなわち、在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける検知人数および検知位置に代えて、時刻ｔ－１の検知人数および検知位置を時刻ｔの補正検知人数および補正検知位置にする。
図１０（Ａ）に示すように、時刻ｔ－１および時刻ｔの双方において赤外線画像に一人が含まれているものの、時刻ｔ－１および時刻ｔにおいて未検知であったとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔ－１において未検知であるので、時刻ｔにおける検知位置を補正しない。
図１０（Ｂ）に示すように、時刻ｔ－１において検知人数が一人である場合において、時刻ｔにおいて未検知であったものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける検知人数を「１」に補正し、時刻ｔにおける検知位置を時刻ｔ－１に対応した位置にする。すなわち在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける赤外線画像に２人が含まれていても、時刻ｔ－１における検知人数の「１」以上には補正しない。
図１０（Ｃ）に示すように、時刻ｔ－２で一人、時刻ｔ－１で二人を検知し、時刻ｔおよびｔ＋１において未検知であるが、時刻ｔ＋２で一人を検知したものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔの検知人数および検知位置を、時刻ｔ＋２における検知人数および検知位置に補正する。
図１０（Ｄ）に示すように、時刻ｔ－２で一人、時刻ｔ－１で二人を検知し、時刻ｔにおいて二人のうちの一人を検知したものとする。この場合、在室人数推定装置１００は、時刻ｔの検知人数および検知位置を、時刻ｔ－１における検知人数および検知位置に補正する。すなわち、在室人数推定装置１００は、時刻ｔにおける検知人数および検知位置に代えて、時刻ｔ－１の検知人数および検知位置を時刻ｔの補正検知人数および補正検知位置にする。
【0042】
［入室イベントの判定処理］
図１１は、入室イベントの判定処理の一例を示す図である。
在室人数推定装置１００は、外側赤外線センサ１０による補正検知人数が１以上となってから０になるまでの間に、内側赤外線センサ１２による補正検知人数が１以上になった場合、入室イベントが発生したと判定する。例えば、図１１（Ａ）に示すように、外側赤外線センサ１０により部屋外側に２人が検知されている期間（ｔ１～ｔ３）に、内側赤外線センサ１２により部屋内側に人が検知された期間（ｔ２～ｔ４）の開始タイミング（ｔ２）で、在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定する。例えば、図１１（Ｂ）に示すように、外側赤外線センサ１０により部屋外側に２人が検知されている期間（ｔ１～ｔ４）に、内側赤外線センサ１２により部屋内側に人が検知された期間（ｔ２～ｔ３）の開始タイミング（ｔ２）で、在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、図１１（Ｃ）に示すように、外側赤外線センサ１０による補正検知人数の検知期間（ｔ１～ｔ５）において、２回の期間（ｔ２～ｔ３およびｔ４～ｔ６）において内側赤外線センサ１２により人が検知された場合、２回の入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、図１１（Ｄ）に示すように、外側赤外線センサ１０による補正検知人数の検知期間（ｔ１～ｔ６）において、２回の期間（ｔ２～ｔ３およびｔ４～ｔ５）において内側赤外線センサ１２により人が検知された場合、２回の入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定した時の外側赤外線センサ１０による補正検知人数と内側赤外線センサ１２により補正検知人数とのうち少ない方の人数を、入室イベントにおける入室人数として決定する。
図１１は、入室イベントの判定処理の一例を示す図である。
在室人数推定装置１００は、外側赤外線センサ１０による補正検知人数が１以上となってから０になるまでの間に、内側赤外線センサ１２による補正検知人数が１以上になった場合、入室イベントが発生したと判定する。例えば、図１１（Ａ）に示すように、外側赤外線センサ１０により部屋外側に２人が検知されている期間（ｔ１～ｔ３）に、内側赤外線センサ１２により部屋内側に人が検知された期間（ｔ２～ｔ４）の開始タイミング（ｔ２）で、在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定する。例えば、図１１（Ｂ）に示すように、外側赤外線センサ１０により部屋外側に２人が検知されている期間（ｔ１～ｔ４）に、内側赤外線センサ１２により部屋内側に人が検知された期間（ｔ２～ｔ３）の開始タイミング（ｔ２）で、在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、図１１（Ｃ）に示すように、外側赤外線センサ１０による補正検知人数の検知期間（ｔ１～ｔ５）において、２回の期間（ｔ２～ｔ３およびｔ４～ｔ６）において内側赤外線センサ１２により人が検知された場合、２回の入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、図１１（Ｄ）に示すように、外側赤外線センサ１０による補正検知人数の検知期間（ｔ１～ｔ６）において、２回の期間（ｔ２～ｔ３およびｔ４～ｔ５）において内側赤外線センサ１２により人が検知された場合、２回の入室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、入室イベントが発生したと判定した時の外側赤外線センサ１０による補正検知人数と内側赤外線センサ１２により補正検知人数とのうち少ない方の人数を、入室イベントにおける入室人数として決定する。
【0043】
在室人数推定装置１００は、上述した入室イベントにおける内側と外側とを逆に判定することで、退出イベントの発生を判定する。すなわち、在室人数推定装置１００は、内側赤外線センサ１２による補正検知人数が１以上となってから０になるまでの間に、外側赤外線センサ１０による補正検知人数が１以上になった場合、入室イベントが発生したと判定する。例えば、図１１（Ａ）の内側と外側を逆にし、内側赤外線センサ１２により部屋外側に２人が検知されている期間（ｔ１～ｔ３）に、外側赤外線センサ１０により部屋内側に人が検知された期間（ｔ２～ｔ４）の開始タイミング（ｔ２）で、在室人数推定装置１００は、退室イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、退室イベントが発生したと判定した時の内側赤外線センサ１２による補正検知人数と外側赤外線センサ１０により補正検知人数とのうち多い方の人数を、退室イベントにおける退室人数として決定する。
【0044】
[センサ情報のフィルタ処理]
図１２は、入退室イベントを判定するときにおけるセンサ情報のフィルタ処理を示す図である。図１２（Ａ）および（Ｂ）のいずれも室内から出入口を見たときの赤外線画像の一例である。(A)はいずれの人も出入口より遠い位置で検出された様子を示し、（B）はいずれの人も出入口に近い位置で検出された様子を示す。在室人数推定装置１００は、入退室イベントを判定するときにセンサ情報をフィルタリングしてよい。在室人数推定装置１００は、例えば、入退室の可能性が低い人に関するセンサ情報を除外するようフィルタリングを行う。
図１２は、入退室イベントを判定するときにおけるセンサ情報のフィルタ処理を示す図である。図１２（Ａ）および（Ｂ）のいずれも室内から出入口を見たときの赤外線画像の一例である。(A)はいずれの人も出入口より遠い位置で検出された様子を示し、（B）はいずれの人も出入口に近い位置で検出された様子を示す。在室人数推定装置１００は、入退室イベントを判定するときにセンサ情報をフィルタリングしてよい。在室人数推定装置１００は、例えば、入退室の可能性が低い人に関するセンサ情報を除外するようフィルタリングを行う。
【0045】
在室人数推定装置１００は、入退室イベントを判定する場合において、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２により検知したセンサ情報に含まれる検知位置のうち、検知の矩形が出入口下端に交わるものを抽出する。在室人数推定装置１００は、抽出した検知位置を持つセンサ情報を用いて入退室イベントの判定を行う。在室人数推定装置１００は、内側赤外線センサ１２により図１２（Ａ）および（Ｂ）に示すような赤外線画像を取得した場合、Ａ～Ｄの検知位置のうちＣ、およびＤに対応した検知位置を抽出する。これにより在室人数推定装置１００は、外側から出入口に向かった可能性が高い人を対象として入室イベントを判定する。なお、図１２は、内側赤外線センサ１２により撮像した赤外線画像を用いて説明したが、外側赤外線センサ１０についても同様に処理を行ってよい。
【0046】
在室人数推定装置１００は、入室イベントを判定する場合において、外側赤外線センサ１０により検知したセンサ情報に含まれる検知位置のうち、検知位置の上端が出入口下端よりも高いものを抽出してよい。在室人数推定装置１００は、抽出した検知位置を持つセンサ情報を用いて入室イベントの判定を行う。これにより在室人数推定装置１００は、外側から出入口に向かった可能性が高い人を対象として入室イベントを判定する。
【0047】
在室人数推定装置１００は、入室イベントを判定する場合において、内側赤外線センサ１２により検知したセンサ情報に含まれる検知位置のうち、検知位置の下端が出入口下端よりも低いものを抽出してよい。在室人数推定装置１００は、抽出した検知位置を持つセンサ情報を用いて入室イベントの判定を行う。これにより在室人数推定装置１００は、出入口から内側に向かった可能性が高い人を対象として入室イベントを判定する。
【0048】
在室人数推定装置１００は、退室イベントを判定する場合において、内側赤外線センサ１２により検知したセンサ情報に含まれる検知位置のうち、検知位置の上端が出入口下端よりも高いものを抽出してよい。在室人数推定装置１００は、抽出した検知位置を持つセンサ情報を用いて退室イベントの判定を行う。これにより在室人数推定装置１００は、出入口から内側に向かった可能性が高い人を対象として退室イベントを判定する。
【0049】
在室人数推定装置１００は、退室イベントを判定する場合において、外側赤外線センサ１０により検知したセンサ情報に含まれる検知位置のうち、検知位置の下端が出入口下端よりも低いものを抽出してよい。在室人数推定装置１００は、抽出した検知位置を持つセンサ情報を用いて退室イベントの判定を行う。これにより在室人数推定装置１００は、出入口から外側に向かった可能性が高い人を対象として退室イベントを判定する。
【0050】
［在室人数推定処理（ステップＳ１２０）］
図１３は、在室人数の推定処理の一例を示す図である。在室人数推定装置１００は、基準となる時刻ｔにおける在室推定人数に、基準となる時刻ｔから任意の時刻ｔ＋ｍまでのすべての入退室イベントにより増減された人数を反映することで、時刻ｔ＋ｍにおける在室推定人数を決定する。在室人数推定装置１００は、例えば、基準となる時刻からｉ回目の入退室イベントが発生する前の在室推定人数をＮ（ｉ－１）とし、ｉ回目の入退室イベントにおける入室人数または退室人数をｎｉとする。ｉ回目の入退室イベントが入室イベントであった場合、入室人数をｎｉとすると、在室推定人数はＮ（ｉ－１）＋ｎｉとなる。ｉ回目の入退室イベントが退室イベントであった場合、「退室人数」をｎｉとすると、在室推定人数はＮ（ｉ－１）－ｎｉとなる。ただし、Ｎ（ｉ－１）－ｎｉ＜０である場合、在室推定人数を０にする。
図１３は、在室人数の推定処理の一例を示す図である。在室人数推定装置１００は、基準となる時刻ｔにおける在室推定人数に、基準となる時刻ｔから任意の時刻ｔ＋ｍまでのすべての入退室イベントにより増減された人数を反映することで、時刻ｔ＋ｍにおける在室推定人数を決定する。在室人数推定装置１００は、例えば、基準となる時刻からｉ回目の入退室イベントが発生する前の在室推定人数をＮ（ｉ－１）とし、ｉ回目の入退室イベントにおける入室人数または退室人数をｎｉとする。ｉ回目の入退室イベントが入室イベントであった場合、入室人数をｎｉとすると、在室推定人数はＮ（ｉ－１）＋ｎｉとなる。ｉ回目の入退室イベントが退室イベントであった場合、「退室人数」をｎｉとすると、在室推定人数はＮ（ｉ－１）－ｎｉとなる。ただし、Ｎ（ｉ－１）－ｎｉ＜０である場合、在室推定人数を０にする。
【0051】
［室内イベントの判定処理（ステップＳ１０８）および補正処理（ステップＳ１１４）］
図１４は、室内赤外線センサの配置の一例を示す図であり、図１５は、室内イベントに基づく在室人数の補正の一例を示す図である。
室内赤外線センサ１４は、図１４に示すように、１つに部屋に配置された１以上の室内赤外線センサ１４Ａおよび室内赤外線センサ１４Ｂであってよい。在室人数推定装置１００は、室内赤外線センサ１４Ａおよび室内赤外線センサ１４Ｂのそれぞれから赤外線画像を取得し、複数の赤外線画像を用いて室内イベントの発生を判定し、室内イベントの発生に基づいて在室人数を補正する。なお、室内イベントに基づいて在室推定人数を補正する処理を室内補正処理とも記載する。
図１４は、室内赤外線センサの配置の一例を示す図であり、図１５は、室内イベントに基づく在室人数の補正の一例を示す図である。
室内赤外線センサ１４は、図１４に示すように、１つに部屋に配置された１以上の室内赤外線センサ１４Ａおよび室内赤外線センサ１４Ｂであってよい。在室人数推定装置１００は、室内赤外線センサ１４Ａおよび室内赤外線センサ１４Ｂのそれぞれから赤外線画像を取得し、複数の赤外線画像を用いて室内イベントの発生を判定し、室内イベントの発生に基づいて在室人数を補正する。なお、室内イベントに基づいて在室推定人数を補正する処理を室内補正処理とも記載する。
【0052】
在室人数推定装置１００は、少なくとも一つの室内赤外線センサ１４によりセンサ情報を取得した場合、室内イベントが発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、室内イベントの発生時における全ての室内赤外線センサ１４により取得した赤外線画像に基づく検知人数の合計を、室内補正人数として算出する。例えば、図１５（Ａ）に示すように室内赤外線センサ１４Ａに基づいて１人、室内赤外線センサ１４Ｂに基づいて１人を検知した場合、室内イベントの発生時における室内補正人数を「２人」と算出する。例えば、図１５（Ｂ）に示すように室内赤外線センサ１４Ａに基づいて０人、室内赤外線センサ１４Ｂに基づいて１人を検知した場合、室内イベントの発生時における室内補正人数を「１人」と算出する。なお、室内補正人数は０人であってよい。
【0053】
図１６は、在室推定人数を算出する処理の一例を示す図である。在室人数推定装置１００は、基準となる時刻の在室推定人数に、基準となる時刻からある時刻までのすべての入退室イベントにより検知された人数および室内イベントにより検知された人数を反映する。基準となる時刻からｉ回目の入退室イベントまたは室内イベントが発生する前の在室推定人数をＮ（ｉ－１）とし、ｉ回目の入退室イベントにおける入室人数または退室人数、または、室内イベントにおける室内補正人数をｎｉとする。ｉ回目が入退室イベントであった場合、在室人数推定装置１００は、図１３を参照して説明したように、室内補正人数ｎｉを在室推定人数Ｎｉに反映する。在室人数推定装置１００は、ｉ回目が室内イベントであった場合において、Ｎ（ｉ－１）＜ｎｉである場合、在室推定人数Ｎｉを室内イベントにおける室内補正人数ｎｉに補正する。すなわち、在室人数推定装置１００は、室内補正人数を優先して、在室推定人数を補正する。
【0054】
［入室イベントの取消処理（ステップＳ１１２）］
図１７は、入室イベントの取消処理の一例を説明するための図である。在室人数推定装置１００は、入室イベントの発生を判定した後（イベント開始時刻後）の一定期間において室内イベントによる室内補正人数が１以上にならなかった場合、在室推定人数から、直前の入室イベントに対応した人数を減らす。これにより、入室後にすぐに退室した場合に、入室イベントを取り消して在室推定人数に反映することができる。なお、一定期間は、例えばデフォルトで２秒とする。入室後の数秒後に室内赤外線センサ１４により人を検知する時間は例えば２秒である。
図１７は、入室イベントの取消処理の一例を説明するための図である。在室人数推定装置１００は、入室イベントの発生を判定した後（イベント開始時刻後）の一定期間において室内イベントによる室内補正人数が１以上にならなかった場合、在室推定人数から、直前の入室イベントに対応した人数を減らす。これにより、入室後にすぐに退室した場合に、入室イベントを取り消して在室推定人数に反映することができる。なお、一定期間は、例えばデフォルトで２秒とする。入室後の数秒後に室内赤外線センサ１４により人を検知する時間は例えば２秒である。
【0055】
部屋への入室後にすぐに退室した場合、外側赤外線センサ１０、内側赤外線センサ１２の順で人を検知することで入室イベントと判定されるが、人が外側赤外線センサ１０により検知され続けていた場合には、退室イベントの発生と判定されない。この場合、在室推定人数に誤りが発生してしまう。通常であれば入室後の数秒後に室内赤外線センサ１４により人が検知されるが、在室人数推定装置１００は、入室イベントの発生後に室内赤外線センサ１４により検知されない場合に、入室イベントを取り消して在室推定人数の誤りを回避することができる。
【0056】
［退室補正人数の算出処理（ステップＳ１１６）］
在室人数推定装置１００は、退室イベントにおける退室人数を算出する。在室人数推定装置１００は、退室イベントの発生時における外側赤外線センサ１０による検知人数と内側赤外線センサ１２による検知人数と退室補正人数のうち最も多い人数を、退室人数として算出する。在室人数推定装置１００は、退室用赤外線センサ１６による検知人数が１以上になり、かついずれかの検知位置情報が出入口の近くである場合、退室可能性があると判定し、退室補正人数を記録する。図１８（Ａ）は退室しない在室者が出入口に近づいたときの図を示し、図１８（Ｂ）は退室する在室者が出入口に近づいたときの図を示し、このような場合に在室人数推定装置１００は退室可能性があると判定する。
在室人数推定装置１００は、退室イベントにおける退室人数を算出する。在室人数推定装置１００は、退室イベントの発生時における外側赤外線センサ１０による検知人数と内側赤外線センサ１２による検知人数と退室補正人数のうち最も多い人数を、退室人数として算出する。在室人数推定装置１００は、退室用赤外線センサ１６による検知人数が１以上になり、かついずれかの検知位置情報が出入口の近くである場合、退室可能性があると判定し、退室補正人数を記録する。図１８（Ａ）は退室しない在室者が出入口に近づいたときの図を示し、図１８（Ｂ）は退室する在室者が出入口に近づいたときの図を示し、このような場合に在室人数推定装置１００は退室可能性があると判定する。
【0057】
図１９（Ａ）は退室用赤外線センサの配置例を示し、図１９（Ｂ）は退室用赤外線センサにより撮像された赤外線画像の一例を示す。在室人数推定装置１００は、退室用赤外線センサ１６により撮像された赤外線画像のうち出入口の近くの範囲に検知位置の座標が含まれる場合、退室可能性が発生したと判定する。在室人数推定装置１００は、退室可能性が発生したと判定した時の検知人数を、退室補正人数とする。例えば図１９（Ｂ）の場合、出入口の近くで検知された人数は１人であるが、退室補正人数は２人となる。出入口の近くの範囲は、退室用赤外線センサ１６について予め設定された範囲であり、例えば退室用赤外線センサ１６の設置時に設定可能である。
【0058】
在室人数推定装置１００は、入退室イベントまたは室内イベントにより在室推定人数を更新した場合、退室可能性（退室補正人数）の記録を削除する。また、在室人数推定装置１００は、室内イベントの検知人数（室内補正人数）と在室推定人数とが一致した場合、退室可能性（退室補正人数）の記録を削除する。
【0059】
［減算補正処理（ステップＳ１１８）］
在室人数推定装置１００は、基準となる時刻の在室推定人数に、基準となる時刻からある時刻までのすべての入退室イベントにより検知された人数および室内イベントにより検知された人数を反映する。基準となる時刻からｉ回目の入退室イベントまたは室内イベントが発生する前の在室推定人数をＮ（ｉ－１）とし、ｉ回目の入退室イベントにおける入室人数または退室人数、または、室内イベントにおける室内補正人数をｎｉとする。ｉ回目が入退室イベントであった場合、在室人数推定装置１００は、図１３を参照して説明したように、室内補正人数ｎｉを在室推定人数Ｎｉに反映する。
在室人数推定装置１００は、基準となる時刻の在室推定人数に、基準となる時刻からある時刻までのすべての入退室イベントにより検知された人数および室内イベントにより検知された人数を反映する。基準となる時刻からｉ回目の入退室イベントまたは室内イベントが発生する前の在室推定人数をＮ（ｉ－１）とし、ｉ回目の入退室イベントにおける入室人数または退室人数、または、室内イベントにおける室内補正人数をｎｉとする。ｉ回目が入退室イベントであった場合、在室人数推定装置１００は、図１３を参照して説明したように、室内補正人数ｎｉを在室推定人数Ｎｉに反映する。
【0060】
在室人数推定装置１００は、ｉ回目が室内イベントであった場合において、Ｎ（ｉ－１）≦ｎｉである場合、在室推定人数Ｎｉを室内イベントにおける室内補正人数ｎｉに補正する。すなわち、在室人数推定装置１００は、室内補正人数を優先して、在室推定人数を補正する。
【0061】
在室人数推定装置１００は、ｉ回目が室内イベントであった場合において在室推定人数Ｎ（ｉ－１）＞室内補正人数ｎｉである場合、退室可能性があると判定する。図２０は、減算補正の一例を示すフローチャートである。退室可能性がある場合において、在室人数推定装置１００は、退室補正人数をｍとし、ｎｉ＞Ｎ（ｉ－１）－ｍである場合には（ステップＳ３００：ＹＥＳ）、在室推定人数Ｎｉをｎｉに補正する（ステップＳ３０２）。一方、ｎｉ≦Ｎ（ｉ－１）－ｍである場合には（ステップＳ３００：ＮＯ）、在室推定人数ＮｉをＮ（ｉ－１）－ｍに補正する（ステップＳ３０４）。在室人数推定装置１００は、在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－退室可能性人数ｍが室内補正人数ｎｉより少ない場合には、在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－退室可能性人数ｍを在室推定人数Ｎｉとして更新することができる。在室人数推定装置１００は、在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－退室可能性人数ｍが室内補正人数ｎｉ以上である場合には、在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－退室可能性人数ｍを在室推定人数Ｎｉとして更新することができる。
【0062】
図２１は、在室推定人数を算出する処理の一例を示す図である。在室人数推定装置１００は、在室推定人数Ｎ（ｉ－１）が２人且つ退室補正人数ｍが１人である場合において、室内補正人数ｎｉが１人であることが検知された場合、在室推定人数Ｎｉを１人に補正し、退室補正人数の記録を削除することができる。
【0063】
［減算補正（ステップＳ１１８）の遅延］
退室可能性があると判定された対象者がそのまま退室した場合、退室可能性と退室イベントとで重複して在室推定人数を減算することを抑制する必要がある。このため、在室人数推定装置１００は、減算補正に一定時間ｄ（ｄ≧０）の遅延を設ける。
退室可能性があると判定された対象者がそのまま退室した場合、退室可能性と退室イベントとで重複して在室推定人数を減算することを抑制する必要がある。このため、在室人数推定装置１００は、減算補正に一定時間ｄ（ｄ≧０）の遅延を設ける。
【0064】
図２２は、減算補正の一例を示すフローチャートである。在室人数推定装置１００は、上述したようにｉ回目が室内イベントであった場合において在室推定人数Ｎ（ｉ－１）＞室内補正人数ｎｉであると判定した場合には退室可能性があると判定し（ステップＳ４００：ＹＥＳ）、そうでない場合には（ステップＳ４００：ＮＯ）、退室可能性がなく減算補正はしない。
【0065】
次に在室人数推定装置１００は、退室補正人数が０であるか否かを判定し（ステップＳ４０２）、退室補正人数が０である場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、待機開始時刻の記録を削除する（ステップＳ４０４）。すなわち退室補正人数が０なので減算補正を実施することがない。
【0066】
在室人数推定装置１００は、退室補正人数ｍ＞０である場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、待機開始時刻が記録されているか否かを判定する（ステップＳ４０６）。在室人数推定装置１００は、待機開始時刻が記録されていない場合（ステップＳ４０６：ＮＯ）、室内イベントの発生時刻を待機開始時刻として記録し（ステップＳ４０８）、減算補正をせずに処理を終了する。
【0067】
在室人数推定装置１００は、待機開始時刻が記録されている場合（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、室内イベントの発生時刻－待機開始時刻≧ｄであるか否かを判定する（ステップＳ４１０）。室内イベントの発生時刻－待機開始時刻＜ｄである場合（ステップＳ４１０：ＮＯ）、減算補正をせずに処理を終了する。室内イベントの発生時刻－待機開始時刻≧ｄである場合（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）、在室人数推定装置１００は、室内補正人数ｎｉ＞在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－ｍであるか否かを判定する（ステップＳ４１２）。室内補正人数ｎｉ＞在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－ｍである場合（ステップＳ４１２：ＹＥＳ）、在室人数推定装置１００は、在室推定人数Ｎｉを室内補正人数ｎｉに補正する（ステップＳ４１４）。在室人数推定装置１００は、室内補正人数ｎｉ≦在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－ｍである場合（ステップＳ４１４：ＮＯ）、在室推定人数Ｎｉを在室推定人数Ｎ（ｉ－１）－退室補正人数ｍに補正する（ステップＳ４１６）。
【0068】
図２３は、減算補正の一例を示す図である。時刻ｔ０において在室推定人数および室内補正人数が共に「１」であり、時刻ｔ２において退室用赤外線センサ１６の検知により退室補正人数が「１」に更新される。時刻ｔ３において在室推定人数および室内補正人数が一致したので退室補正人数は「０」にリセットされる。時刻ｔ４において退室用赤外線センサ１６の検知により退室補正人数は「１」に更新される。時刻ｔ５において室内補正人数が在室推定人数よりも少なくなったために、時刻ｔ５，ｔ６において減算補正の待機を行い、時刻ｔ５から一定時間を経過した時刻ｔ７において減算補正を実施する。時刻ｔ８において在室推定人数の更新を行うとともに退室補正人数をリセットする。
【0069】
なお、在室人数推定装置１００は、減算補正を行う場合に、退室補正人数と以前に検知された室内補正人数とが整合しているか否かをチェックすることが望ましい。
【0070】
＜実施形態の効果＞
以上に説明したように、実施形態の在室人数推定システム１によれば、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサ（外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２）と、室内に人が存在することを検知する第２のセンサ（室内赤外線センサ１４）と、第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部（在室推定部１４０）と、を備える、在室人数推定装置１００を実現することができる。在室人数推定システム１によれば、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２により在室人数の誤検知が発生しても、室内赤外線センサ１４の検知結果で在室人数を補正することができる。この結果、在室人数推定システム１によれば、在室人数を高い精度で把握することができる。
以上に説明したように、実施形態の在室人数推定システム１によれば、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサ（外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２）と、室内に人が存在することを検知する第２のセンサ（室内赤外線センサ１４）と、第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部（在室推定部１４０）と、を備える、在室人数推定装置１００を実現することができる。在室人数推定システム１によれば、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２により在室人数の誤検知が発生しても、室内赤外線センサ１４の検知結果で在室人数を補正することができる。この結果、在室人数推定システム１によれば、在室人数を高い精度で把握することができる。
【0071】
実施形態の在室人数推定システム１によれば、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２の検知結果を補正する補正部（人検知部１２０）を備える。これにより、在室人数推定システム１によれば、例えば、ある時刻で人が検知できない場合に、ある時刻の検知結果を、当該時刻に前後する検知結果で補正することができる。
【0072】
実施形態の在室人数推定システム１によれば、在室推定部１４０により、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２により検知された人のうち検知位置が出入口の境界と重複した人の数を計数することができる。これにより、在室人数推定システム１によれば、入退室している可能性が低い人について入退室イベントの検知人数から除外することができる。この結果、在室人数推定システム１によれば、在室人数を高い精度で把握することができる。
【0073】
実施形態の在室人数推定システム１によれば、在室推定部１４０により、外側赤外線センサ１０および内側赤外線センサ１２の検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、入室イベントが発生した時からの所定期間において室内赤外線センサ１４による検知された在室人数が増加しない場合に、入室イベントを取り消すことができる。これにより、在室人数推定システム１によれば、入室イベントの発生後に室内補正人数が１以上にならない場合には、在室推定人数から入室イベントの発生直前の入室イベントで増加した入室人数を減らすことができる。この結果、在室人数推定システム１によれば、例えば入室後に直ぐに退室しても、在室人数を高い精度で把握することができる。
【0074】
実施形態の在室人数推定システム１によれば、退出する人を検知する第３のセンサ（退室用赤外線センサ１６）を備え、在室推定部１４０により、室内赤外線センサ１４の検知結果に基づいて補正された在室人数を、退室用赤外線センサ１６の検知結果に基づく退室の可能性により減算することができる。在室人数推定システム１によれば、例えば、退室イベントの検知に失敗したことによって在室推定人数と室内補正人数との間に差分が発生しても、退室可能性を検知していれば在室人数を補正することができる。この結果、在室人数推定システム１によれば、在室人数を更に高い精度で把握することができる。
【0075】
図２４は、実施形態の効果を説明するための図である。在室人数推定システム１によれば、退室イベントの退室人数を少なく計上しても、退室用赤外線センサ１６を導入することで退室人数を補正することができ、さらに、在室推定人数と室内補正人数とに差分がある場合に減算補正することで在室推定人数を補正することができる。在室人数推定システム１によれば、入室イベントの退室人数を多く計上しても、室内赤外線センサ１４を用いて入室イベントを取り消し、在室推定人数と室内補正人数とに差分がある場合には減算補正することで在室推定人数を補正することができる。さらに、在室人数推定装置１００によれば、図１１を参照して説明したように入退室イベントを判定することで、退室時に入室イベントが発生することや入室も退室もしていない時に入室イベントが発生することを抑制することができる。さらに、在室人数推定装置１００によれば、退室時に退室イベントが発生しなくても、在室推定人数と室内補正人数とに差分がある場合に減算補正することで在室推定人数を補正することができる。さらに、在室人数推定装置１００によれば、在室推定人数が実際の在室人数を超えても、在室推定人数と室内補正人数とに差分がある場合に減算補正することで在室推定人数を補正することができる。
【0076】
＜変形例＞
図２５は、実施形態の在室人数推定システムの第１変形例を示す図である。第１変形例の在室人数推定システム１Ａにおいて、住宅内ネットワークは、赤外線センサ１０～１６、画像取得部２１０および送信部２１２を備え、在室人数推定装置１００は、画像取得部１１０、人検知部１２０、情報蓄積部１３０、在室推定部１４０、出力部１５０、および検知結果記憶部１６０を備える。在室人数推定システム１Ａは、画像取得部２１０により取得した赤外線画像を、送信部2１２により通信ネットワークを介して在室人数推定装置１００に送信する。在室人数推定装置１００は、送信部２１２から取得した赤外線画像に基づいて在室人数の推定を行い、推定結果に関する情報を住宅内ネットワークの表示装置等に送信する。なお、在室人数推定システム１Ａにおいて、在室人数推定装置１００は、一つの住宅内ネットワークに限定されず、複数の住宅内ネットワークに接続されてよい。在室人数推定装置１００は、住宅内ネットワークごとに学習結果データおよび利用者データを記憶し、住宅内ネットワークごとに在室人数の推定を行う。このような在室人数推定システム１Ａは、住宅内ネットワークから在室人数推定装置１００への要求に応じて、在室人数推定装置１００が在室人数の推定を行い、在室人数の推定結果に基づくサービスを提供することができる。
図２５は、実施形態の在室人数推定システムの第１変形例を示す図である。第１変形例の在室人数推定システム１Ａにおいて、住宅内ネットワークは、赤外線センサ１０～１６、画像取得部２１０および送信部２１２を備え、在室人数推定装置１００は、画像取得部１１０、人検知部１２０、情報蓄積部１３０、在室推定部１４０、出力部１５０、および検知結果記憶部１６０を備える。在室人数推定システム１Ａは、画像取得部２１０により取得した赤外線画像を、送信部2１２により通信ネットワークを介して在室人数推定装置１００に送信する。在室人数推定装置１００は、送信部２１２から取得した赤外線画像に基づいて在室人数の推定を行い、推定結果に関する情報を住宅内ネットワークの表示装置等に送信する。なお、在室人数推定システム１Ａにおいて、在室人数推定装置１００は、一つの住宅内ネットワークに限定されず、複数の住宅内ネットワークに接続されてよい。在室人数推定装置１００は、住宅内ネットワークごとに学習結果データおよび利用者データを記憶し、住宅内ネットワークごとに在室人数の推定を行う。このような在室人数推定システム１Ａは、住宅内ネットワークから在室人数推定装置１００への要求に応じて、在室人数推定装置１００が在室人数の推定を行い、在室人数の推定結果に基づくサービスを提供することができる。
【0077】
図２６は、実施形態の在室人数推定システムの第２変形例を示す図である。第２変形例の在室人数推定システム１Ｂにおいて、住宅内ネットワークは、赤外線センサ１０～１６、画像取得部２１０、人検知部１２０Ａ、および送信部2１２を備える。在室人数推定装置１００は、画像取得部１１０、情報蓄積部１３０、在室推定部１４０、および出力部１５０を備える。在室人数推定システム１Ｂは、人検知部１２０Ａにより推定したセンサ情報を、送信部2１２により通信ネットワークを介して在室人数推定装置１００に送信する。在室人数推定装置１００は、送信部2１２から取得したセンサ情報に基づいて在室人数の推定を行い、在室人数の推定の結果に関する情報を住宅内ネットワークの表示装置等に送信する。なお、在室人数推定システム１Ｂにおいて、在室人数推定装置１００は、一つの住宅内ネットワークに限定されず、複数の住宅内ネットワークに接続されてよい。在室人数推定システム１Ｂは、赤外線画像を住宅内ネットワークから外部に送信しなくてよいので、赤外線画像が傍受されることを回避することができる。
【0078】
なお、各実施形態および変形例について説明したが、一例であってこれらに限られず、例えば、各実施形態や各変形例のうちのいずれかや、各実施形態の一部や各変形例の一部を、他の１または複数の実施形態や他の１または複数の変形例と組み合わせて本発明の一態様を実現させてもよい。
【0079】
なお、本実施形態における在室人数推定装置１００の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、在室人数推定装置１００に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【0080】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。
【0081】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ
Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。
Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。
【0082】
ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0083】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。
【符号の説明】
【0084】
１、１Ａ、１Ｂ 在室人数推定システム
１０ 外側赤外線センサ
１２ 内側赤外線センサ
１４ 室内赤外線センサ
１６ 退室用赤外線センサ
１１０ 画像取得部
１２０ 人検知部
１３０ 情報蓄積部
１４０ 在室推定部
１５０ 出力部
２００ 外部装置
１０ 外側赤外線センサ
１２ 内側赤外線センサ
１４ 室内赤外線センサ
１６ 退室用赤外線センサ
１１０ 画像取得部
１２０ 人検知部
１３０ 情報蓄積部
１４０ 在室推定部
１５０ 出力部
２００ 外部装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【手続補正書】
【提出日】2022-09-08
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、
室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、
前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備え、
前記推定部は、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
在室人数推定装置。
室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、
前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備え、
前記推定部は、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
在室人数推定装置。
【請求項2】
前記第１のセンサの検知結果を補正する補正部を備える、
請求項１に記載の在室人数推定装置。
請求項１に記載の在室人数推定装置。
【請求項3】
前記推定部は、前記第１のセンサにより検知された人のうち検知位置が前記出入口の境界と重複した人の数を計数する、請求項１または２に記載の在室人数推定装置。
【請求項4】
退出する人を検知する第３のセンサを備え、
前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算する、
請求項１から３の何れか１項に記載の在室人数推定装置。
前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算する、
請求項１から３の何れか１項に記載の在室人数推定装置。
【請求項5】
出入口を含む領域に人が存在することを第１のセンサにより検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を含み、
前記第３のステップは、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
在室人数推定方法。
室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を含み、
前記第３のステップは、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
在室人数推定方法。
【請求項6】
コンピュータに、
出入口を含む領域に人が存在することを第１のセンサにより検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を実行させ、
前記第３のステップは、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
プログラム。
出入口を含む領域に人が存在することを第１のセンサにより検知する第１のステップと、
室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、
前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を実行させ、
前記第３のステップは、
前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、
前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、
プログラム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0009】
（１）本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを検知する第１のセンサと、室内に人が存在することを検知する第２のセンサと、前記第１のセンサの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正する推定部と、を備え、前記推定部は、前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、在室人数推定装置である。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0013】
（４）本発明の一態様は、上記の在室人数推定装置であって、退出する人を検知する第３のセンサを備え、前記推定部は、前記第２のセンサの検知結果に基づいて補正された在室人数を、前記第３のセンサの検知結果に基づく退室の可能性により減算してよい。
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0014】
（５）本発明の一態様は、出入口を含む領域に人が存在することを第１のセンサにより検知する第１のステップと、室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を含み、前記第３のステップは、前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、在室人数推定方法である。
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0015】
（６）本発明の一態様は、コンピュータに、出入口を含む領域に人が存在することを第１のセンサにより検知する第１のステップと、室内に人が存在することを第２のセンサにより検知する第２のステップと、前記第１のステップの検知結果に基づいて推定した在室人数を、前記第２のステップの検知結果に基づいて補正する第３のステップと、を実行させ、前記第３のステップは、前記第１のセンサの検知結果に基づく入室イベントの発生に従って在室人数を増加させ、前記入室イベントが発生した時からの所定期間において前記第２のセンサによる検知された在室人数が増加しない場合に、前記入室イベントを取り消す、プログラムである。