特開 2023-138228 空調システム

(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】P2023138228

(43)【公開日】2023-10-02

(54)【発明の名称】空調システム

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/63 20180101AFI20230922BHJP

   F24F 11/89 20180101ALI20230922BHJP

   F24F 120/14 20180101ALN20230922BHJP

   F24F 120/10 20180101ALN20230922BHJP

【ＦＩ】

F24F11/63

F24F11/89

F24F120:14

F24F120:10

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022100311

(22)【出願日】2022-06-22

(31)【優先権主張番号】P 2022044458

(32)【優先日】2022-03-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】593063161

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴファシリティーズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000578

【氏名又は名称】名古屋国際弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】中満 達也

(72)【発明者】

【氏名】笹倉 康佑

(72)【発明者】

【氏名】小松 正佳

【テーマコード（参考）】

3L260

【Ｆターム（参考）】

3L260AA04

3L260AA09

3L260BA02

3L260BA49

3L260CA04

3L260CA07

3L260EA02

3L260FA03

3L260HA01

(57)【要約】

【課題】 温熱指標を利用した空調制御が可能な空調システムにおいて、コスト削減が可能な空調システムの一例を開示する。
【解決手段】 空調システム１は、汎用性の高い可視光カメラ３を用いて在室者の着衣量及び活動量を算出して温熱指標を決定する。これにより、例えば、赤外緯カメラ等を用いて着衣量を算出する空調システムに比べて、空調システムのコストを削減でき得る。なお、温熱指標算出部５Ａは、着衣量については、在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定して温熱指標を算出し、活動量については、在室者が座位であるか、在室者が立位であるか、又は在室者が移動中であるかを推定して温熱指標を算出する。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

室内の空調を行う空調システムにおいて、
室内を撮影する可視光カメラであって、撮影した電子画像を出力可能な可視光カメラと、
前記電子画像を利用して在室者の着衣量及び活動量を算出するとともに、少なくとも当該算出された着衣量及び活動量を利用して温熱指標を算出する温熱指標算出部と、
室内に供給する空気を加熱又は冷却可能な空調機と、
前記温熱指標算出部により算出された温熱指標を利用して前記空調機で発生する加熱能力又は冷却能力を制御する制御部と
を備える空調システム。

【請求項2】

前記温熱指標算出部は、在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定して温熱指標を算出する請求項１に記載の空調システム。

【請求項3】

前記温熱指標算出部は、人体部分における肌の露出量の割合を利用して前記在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する請求項２に記載の空調システム。

【請求項4】

前記温熱指標算出部は、骨格情報に利用して前記在室者の前腕の位置を特定するとともに、その特定された前腕の位置が肌が露出した領域に含まれるか否かに基づいて当該在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する請求項２に記載の空調システム。

【請求項5】

前記温熱指標算出部は、右前腕についての骨格信頼度と左前腕についての骨格信頼度との大小を比較し、信頼度の大きい前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定する請求項４に記載の空調システム。

【請求項6】

前記温熱指標算出部は、右前腕についての骨格信頼度、及び左前腕についての骨格信頼度のうち、予め決められた信頼度以上の前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定する請求項４又は５に記載の空調システム。

【請求項7】

前記温熱指標算出部は、前記在室者の着衣が長袖であると断定できない場合に、前腕の位置が肌の露出領域に含まれるか否かに基づいて着衣が半袖又は長袖であるかを推定する請求項４又は５に記載の空調システム。

【請求項8】

前記温熱指標算出部は、前記在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定できないと判断した場合には、現時の日付を利用して当該在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを断定する請求項３又は４に記載の空調システム。

【請求項9】

前記温熱指標算出部は、在室者が座位であるか、在室者が立位であるか、又は在室者が移動中であるかを推定して温熱指標を算出する請求項１ないし４のいずれか１項に記載の空調システム。

【請求項10】

前記温熱指標は、予測平均温冷感申告又は標準新有効温度であることを特徴とする請求項１に記載の空調システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、予測平均温冷感申告（ＰＭＶ）や標準新有効温度（ＳＥＴ＊）等の温熱指標を利用した空調システムに関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、特許文献１に記載の空調システムは、温熱指標を利用した空調制御が可能である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１１９０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、温熱指標を利用した空調制御が可能な空調システムにおいて、コスト削減が可能な空調システムの一例を開示する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

室内の空調を行う空調システムは、例えば、以下の構成要件のうち少なくとも１つを備えることが望ましい。
すなわち、当該構成要件は、室内を撮影する可視光カメラ（３）であって、撮影した電子画像を出力可能な可視光カメラ（３）と、電子画像を利用して在室者の着衣量及び活動量を算出するとともに、少なくとも当該算出された着衣量及び活動量を利用して温熱指標を算出する温熱指標算出部（５Ａ）と、室内に供給する空気を加熱又は冷却可能な空調機（７）と、温熱指標算出部（５Ａ）により算出された温熱指標を利用して空調機（７）で発生する加熱能力又は冷却能力を制御する制御部（５Ｂ）とである。

【0006】

これにより、当該空調システムでは、汎用性の高い可視光カメラ（３）を用いて在室者の着衣量及び活動量を算出して温熱指標を決定するので、例えば、赤外緯カメラ等を用いて着衣量を算出する空調システムに比べて、空調システムのコストを削減でき得る。

【0007】

因みに、上記各括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的構成等との対応関係を示す一例であり、本開示は上記括弧内の符号に示された具体的構成等に限定されない。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態に係る空調システムを示す図である。

【図2】第２実施形態に係る空調システムの推定処理を示すフローチャートである。

【図3】第２実施形態に係る空調システムの推定処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下の「発明の実施形態」は、本開示の技術的範囲に属する実施形態の一例を示すものである。つまり、特許請求の範囲に記載された発明特定事項等は、下記の実施形態に示された具体的構成や構造等に限定されない。

【0010】

なお、少なくとも符号が付されて説明された部材又は部位は、「１つの」等の断りがされた場合を除き、少なくとも１つ設けられている。つまり、「１つの」等の断りがない場合には、当該部材は２以上設けられていてもよい。

【0011】

（第１実施形態）
＜１．空調システムの構成＞
本実施形態は、オフィスビル等の建物の空調システムに本開示に係る空調システムの一例が適用されたものである。なお、当該建物においては、多数の事務作業者が在室又は出入りするため、本実施形態に係る空調システムは、特に有効である。

【0012】

本実施形態に係る空調システム１は、図１に示されるように、カメラ３、制御装置５及び空調機７等を備える。カメラ３は、空調対象となる室内を撮影する可視光カメラである。つまり、カメラ３は、可視光を撮像素子にて捉え、撮影した画像を電子画像（電子データ）として出力可能な電子カメラである。

【0013】

空調機７は、室内に供給する空気を加熱又は冷却可能である。具体的には、当該空調機７は、熱交換器（図示せず。）及び送風機（図示せず。）等を少なくとも有する。熱交換器は、冷熱又は温熱を発生する。送風機は、室内の空気を吸い込んで熱交換器に供給するとともに、当該熱交換器で冷却又は加熱された空気を室内に供給する。

【0014】

制御装置５は、温熱指標算出部５Ａ及び空調制御部５Ｂ等を少なくとも有する。なお、制御装置５は、ＧＰＵ又はＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を有するコンピュータにて構成されている。

【0015】

そして、本実施形態では、ソフトウェアがＧＰＵ又はＣＰＵにて実行されることにより、温熱指標算出部５Ａ及び空調制御部５Ｂが実現される。なお、当該ソフトウェアは、ＲＯＭ等不揮発性記憶部に予め記憶されている。

【0016】

本実施形態に係る空調システムは、温度センサＳ１、湿度センサＳ２、放射温度センサＳ３及び風速センサＳ４等も有する。温度センサＳ１は室内空気の温度を検出する。湿度センサＳ２は、室内空気の相対湿度を検出する。

【0017】

放射温度センサＳ３は、室内に存在する物（例えば、ＰＣやプリンタ等の放射体）の温度や日射温度を検出する。風速センサＳ４は、室内気流の風速を検出する。そして、これらセンサＳ１～Ｓ４の検出値は、制御装置５に入力されている。

【0018】

＜２．空調能力の制御＞
空調制御部５Ｂは、温熱指標算出部５Ａと協働して空調機７で発生させる冷熱、温熱及び送風量（以下、これらを総称して空調能力という。）を制御する。

【0019】

＜温熱指標算出部＞
温熱指標算出部５Ａは、カメラ３にて取得された電子画像を利用して、室内に居る者（以下、在室者という。）の着衣量及び活動量を算出するとともに、少なくとも当該算出された着衣量及び活動量を利用して温熱指標を算出する。

【0020】

着衣量の算出は、例えば、以下の手法により算出される。すなわち、温熱指標算出部５Ａは、既存のモデルで人を検知して、その人をクロッピングした後、クロッピングされた人の電子画像から顔画像の画素を取得する。次に、温熱指標算出部５Ａは、肌の画素と顔画像の画素が類似する箇所を露出部と判定して、着衣量を推定する。

【0021】

活動量の算出は、例えば、以下の手法により算出される。すなわち、温熱指標算出部５Ａは、電子画像から物体検出をした後、既に作成済みのＡＩ学習モデルを利用して人の姿勢情報を推定する。

【0022】

次に、温熱指標算出部５Ａは、既に作成済みのＡＩ学習モデルを利用して活動量を推定する。これにより、温熱指標算出部５Ａは、活動量については、在室者が座位であるか、在室者が立位であるか、又は在室者が移動中であるかを推定できる。

【0023】

温熱指標とは、温熱感覚を簡易的な一元尺度として表現しようとしたものである。温熱指標として、本実施形態では、例えば、予測平均温冷感申告（以下、ＰＭＶという。）を用いている。ＰＭＶは、人間の体温調節に与える６つの要素、つまり室内温度、室内湿度、平均放射温度、活動量、着衣量及び気流速度から、大多数の人が感じる温冷感を数値化したものである。

【0024】

なお、ＰＭＶは、冷房及び暖房を問わず、共通の指標である。具体的には、ＰＭＶが－０．５と０．５との間の範囲内であれば、一般的に快適な環境と言われている。因みに、ＰＭＶは、ＩＳＯ規格（ＩＳＯ－７７３０）で国際標準化されている指標値である。

【0025】

このため、温熱指標算出部５Ａは、温度センサＳ１、湿度センサＳ２、放射温度センサＳ３及び風速センサＳ４の検出値、並びに算出された着衣量及び活動量を利用してＩＳＯ規格に従って温熱指標を算出する。

【0026】

このとき、温熱指標算出部５Ａは、着衣量については、在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定して温熱指標を算出する。なお、半袖又は長袖であるかの推定は、例えば、以下の手法により算出される。

【0027】

すなわち、温熱指標算出部５Ａは、電子画像から物体検出をした後、既に作成済みのＡＩ学習モデルにより、人の服装、つまり半袖又は長袖であるか否かを推定するとともに、公知の手法にて信頼度Ｐを推定する。

【0028】

このとき、信頼度Ｐが第１閾値Ｔｈ１以上であれば、温熱指標算出部５Ａは、人の服装に関する推定、つまり半袖であるかは長袖であるの推定が正しいと判断する。信頼度Ｐが第１閾値Ｔｈ１未満の場合は、以下の手法により半袖であるか長袖であるかを判定する。

【0029】

すなわち、温熱指標算出部５Ａは、既に作成済みのＡＩ学習モデルにより、人体の領域Ｈを推定した後、既に作成済みのＡＩ学習モデルにより、肌の露出量Ｓを推定する。そして、温熱指標算出部５Ａは、人体部分における肌の領域の割合（Ｓ／Ｈ）が第２閾値Ｔｈ２以上の場合は、半袖と判定し、肌の領域の割合（Ｓ／Ｈ）が閾値Ｔｈ２未満の場合は長袖と判定する。

【0030】

＜空調制御部＞
空調制御部５Ｂは、温熱指標算出部５Ａにより算出された温熱指標を利用して、ＰＭＶが－０．５と０．５との間となるように、空調機７で発生する空調能力を制御する。

【0031】

具体的には、空調制御部５Ｂは、例えば、ＰＭＶが－０．５未満となる場合には、空調風の温度を上昇させ、ＰＭＶが０．５より大きい場合には、空調風の温度を低下させる。
＜３．本実施形態に係る空調システムの特徴＞
本実施形態に係る空調システムでは、汎用性の高い可視光用のカメラ３を用いて在室者の着衣量及び活動量を算出して温熱指標を決定するので、例えば、赤外緯カメラ等を用いて着衣量を算出する空調システムに比べて、空調システムのコストを削減でき得る。

【0032】

（第２実施形態）
＜本実施形態の概要＞
上述の実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、肌の露出量の割合を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定した。なお、以下の説明は、上述の実施形態に係る空調システムとの相違点に関する説明である。

【0033】

これに対して、本実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、骨格情報に利用して在室者の前腕の位置を特定するとともに、その特定された前腕の位置が肌の領域に含まれるか否かに基づいて在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する。

【0034】

そして、温熱指標算出部５Ａは、上記により在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定できないと判断した場合には、現時の日付を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを断定する。

【0035】

つまり、温熱指標算出部５Ａは、カレンダー機能を有している。そして、温熱指標算出部５Ａは、例えば、現時の日付が７月～９月である場合には、在室者の着衣が半袖であると断定し、現時の日付が７月～９月以外である場合には、在室者の着衣が長袖であると断定する。

【0036】

＜着衣の推定処理の具体例＞
図２及び図３は、本実施形態に係る着衣の推定処理の一例を示すフローチャートである。温熱指標算出部５Ａは、カメラ３にて取得された電子画像、及び既に作成済みのＡＩ学習モデル（１）を利用して在室者を検出する（Ｓ１、Ｓ３）。

【0037】

次に、温熱指標算出部５Ａは、既に作成済みのＡＩ学習モデル（２）を利用して、その在室者の着衣が長袖であることの信頼度（以下、長袖信頼度という。）を算出した後（Ｓ５）、長袖信頼度が予め設定された閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判断する（Ｓ７）。

【0038】

そして、長袖信頼度が閾値Ｔｈ１以上の場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、温熱指標算出部５Ａは、「在室者の着衣は長袖である」と断定する（Ｓ８）。長袖信頼度が閾値Ｔｈ１未満の場合には（Ｓ７：ＮＯ）、温熱指標算出部５Ａは、前腕の位置が肌の領域に含まれるか否かに基づいて在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する。

【0039】

すなわち、温熱指標算出部５Ａは、カメラ３にて取得された電子画像、及び既に作成済みのＡＩ学習モデル（３）を利用して在室者、つまり人体領域Ｈを抽出した後（Ｓ９）、ＡＩ学習モデル（４）を利用して人体領域Ｈのうち肌が露出している領域Ｓを抽出する（Ｓ１１）。

【0040】

次に、温熱指標算出部５Ａは、ＡＩ学習モデル（５）を利用して当該在室者の骨格情報の座標、及びその取得した骨格情報の信頼度（以下、骨格信頼度という。）を取得する（Ｓ１３）。骨格情報とは、手首や肘等の人間の部位を特定するための情報をいう。骨格情報の座標とは、手首や肘等の各部位が占める位置を特定するための情報をいう。

【0041】

なお、本実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、骨格情報として、右手首、右肘、左手首及び左肘を特定し、それらの座標を取得する（Ｓ１３）。次に、温熱指標算出部５Ａは、左手首及び左肘についての骨格信頼度（以下、左骨格信頼度という。）が、予め決められた閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判断する（Ｓ１５）。

【0042】

閾値Ｔｈ２は、閾値Ｔｈ１より小さい値である。なお、閾値Ｔｈ１は、閾値Ｔｈ２に比べて十分に大きな値である。つまり、長袖信頼度が閾値Ｔｈ１以上であるとは、着衣が長袖であるとみなしても実用上問題がないことを意味する。

【0043】

左骨格信頼度が閾値Ｔｈ２以上である場合には（Ｓ１５：ＹＥＳ）、温熱指標算出部５Ａは、右手首及び右肘についての骨格信頼度（以下、右骨格信頼度という。）が閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判断する（Ｓ１７）。

【0044】

そして、右骨格信頼度が閾値Ｔｈ２未満である場合には（Ｓ１７：ＮＯ）、温熱指標算出部５Ａは、左腕の前腕を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する（Ｓ２１）。右骨格信頼度が閾値Ｔｈ２以上の場合には、温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度と左骨格信頼度との大小を比較する（Ｓ１９）。

【0045】

そして、左骨格信頼度が右骨格信頼度より大きい場合には（Ｓ１９：ＹＥＳ）、温熱指標算出部５Ａは、左腕の前腕を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する（Ｓ２１）。右骨格信頼度が左骨格信頼度より大きい場合には（Ｓ１９：ＮＯ）、温熱指標算出部５Ａは、右腕の前腕を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する（Ｓ２３）。

【0046】

また、Ｓ１５にて左骨格信頼度が閾値Ｔｈ２未満であると判断された場合には（Ｓ１５：ＮＯ）、温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度が閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判断する（Ｓ２５）。右骨格信頼度が閾値Ｔｈ２以上である場合には（Ｓ２５：ＹＥＳ）、温熱指標算出部５Ａは、右腕の前腕を利用して在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する（Ｓ２３）。

【0047】

右骨格信頼度が閾値Ｔｈ２未満である場合（Ｓ２５：ＮＯ）、つまり、温熱指標算出部５Ａが在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定できないと判断した場合には、温熱指標算出部５Ａは、現時の日付を利用して当該在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを断定する（Ｓ２７）。

【0048】

在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定するための腕が決まると（Ｓ２１又はＳ２３）、温熱指標算出部５Ａは、推定対象となる腕の手首と肘との中間位置を示す座標、つまり前腕の位置を示す座標を算出した後（Ｓ２９）、前腕の位置を示す座標が、Ｓ１１で算出された肌の露出領域Ｓに含まれるか否かを判断する（Ｓ３１）。

【0049】

そして、前腕の位置を示す座標が肌の露出領域Ｓに含まれる場合には（Ｓ３１：ＹＥＳ）、温熱指標算出部５Ａは、着衣が半袖であると推定する（Ｓ３３）。また、前腕の位置を示す座標が肌の露出領域Ｓに含まれない場合には（Ｓ３１：ＮＯ）、温熱指標算出部５Ａは、着衣が長袖であると推定する（Ｓ３５）。

【0050】

＜本実施形態に係る着衣の推定処理の特徴＞
上記のように、本実施形態では、前腕の位置が肌が露出した領域に含まれるか否かに基づいて当該在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定するので、人体部分における肌の露出量の割合を利用して前記在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定する手法に比べて推定精度が向上し得る。

【0051】

温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度及び左骨格信頼度のうち、閾値Ｔｈ２以上の前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定するので、推定結果の信頼性が高くなり、着衣の推定精度が向上し得る。

【0052】

温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度と左骨格信頼度との大小を比較し、信頼度の大きい前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定するので、推定結果の信頼性が高くなり、着衣の推定精度が向上し得る。

【0053】

温熱指標算出部５Ａは、在室者の着衣が長袖であると断定できない場合（Ｓ７：ＮＯ）に、前腕の位置が肌の露出領域に含まれるか否かに基づいて着衣が半袖又は長袖であるかを推定する。

【0054】

具体的には、長袖信頼度が閾値Ｔｈ１以上であることにより、着衣が長袖であることの信頼度が十分に大きい場合には、温熱指標算出部５Ａは着衣が長袖であると断定する。温熱指標算出部５Ａは、長袖信頼度が閾値Ｔｈ１未満であることにより、着衣が長袖であると断定できない場合（Ｓ７：ＮＯ）には、Ｓ９以降を実行する。

【0055】

これにより、温熱指標算出部５Ａは、着衣が長袖であると断定できない場合に限り、前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定するので、推定処理の負荷が過度に大きくなることが抑制され得る。

【0056】

（その他の実施形態）
上述の実施形態では、オフィスビルに本開示に係る空調システムを適用した例であった。しかし、本開示はこれに限定されない。すなわち、当該開示は、例えば、ショッピングセンター等の商業施設にも適用することが可能である。

【0057】

上述の温熱指標算出部は、「ＰＭＶ」を用いて温冷感を特定した。しかし、本開示はこれに限定されない。すなわち、当該開示は、例えば、ＳＥＴ＊（標準新有効温度：Ｓｔａｎｄａｒｄ ｎｅｗ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）を用いて温冷感特定部が構成されていてもよい。

【0058】

第２実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度と左骨格信頼度との大小を比較し、信頼度の大きい前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定した。しかし、本開示はこれに限定されない。

【0059】

第２実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、右骨格信頼度及び左骨格信頼度のうち、閾値Ｔｈ２以上の前腕を用いて着衣が半袖又は長袖であるかを推定した。しかし、本開示はこれに限定されない。

【0060】

第２実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、在室者の着衣が長袖であると断定できない場合に、前腕の位置が肌の露出領域に含まれるか否かに基づいて着衣が半袖又は長袖であるかを推定した。しかし、本開示はこれに限定されない。

【0061】

第２実施形態に係る温熱指標算出部５Ａは、在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定できないと判断した場合には、現時の日付を利用して当該在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを断定した。しかし、本開示はこれに限定されない。

【0062】

上述の実施形態では、温熱指標を算出するために上記「着衣の推定処理」が利用された。しかし、本開示はこれに限定されない。すなわち、上記「着衣の推定処理」は、温熱指標を算出する目的と異なる目的にも利用可能である。

【0063】

上述の実施形態では、可視光用のカメラ３を用いて在室者の着衣が半袖又は長袖であるか等を算出した。しかし、本開示はこれに限定されない。すなわち、当該開示は、例えば、可視光用のカメラ以外のカメラを用いて在室者の着衣が半袖又は長袖であるかを推定してもよい。

【0064】

さらに、本開示は、上述の実施形態に記載された開示の趣旨に合致するものであればよく、上述の実施形態に限定されない。したがって、上述した複数の実施形態のうち少なくとも２つの実施形態が組み合わせられた構成、又は上述の実施形態において、図示された構成要件もしくは符号を付して説明された構成要件のうちいずれかが廃止された構成であってもよい。

【符号の説明】

【0065】

１… 空調システム
３… カメラ
５… 制御装置
５Ａ… 温熱指標算出部
５Ｂ… 空調制御部
Ｓ１… 温度センサ
Ｓ２… 湿度センサ
Ｓ３… 放射温度センサ
Ｓ４… 風速センサ

【図1】

【図2】

【図3】