特開 2024-87437 人検出装置、照明制御システム、空調制御システム、統合管理システム、熱型人検出装置、および監視システム

(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】P2024087437

(43)【公開日】2024-07-01

(54)【発明の名称】人検出装置、照明制御システム、空調制御システム、統合管理システム、熱型人検出装置、および監視システム

(51)【国際特許分類】

   H04N 23/60 20230101AFI20240624BHJP

   H05B 47/125 20200101ALI20240624BHJP

   H04N 23/56 20230101ALI20240624BHJP

   G06T 7/20 20170101ALI20240624BHJP

   F24F 11/41 20180101ALI20240624BHJP

   F24F 11/88 20180101ALI20240624BHJP

   G03B 15/00 20210101ALI20240624BHJP

   G03B 15/02 20210101ALI20240624BHJP

   F24F 120/12 20180101ALN20240624BHJP

【ＦＩ】

H04N23/60 500

H05B47/125

H04N23/56

G06T7/20 300Z

F24F11/41 220

F24F11/41 230

F24F11/41 240

F24F11/88

G03B15/00 Q

G03B15/02

G03B15/00 S

F24F120:12

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022202261

(22)【出願日】2022-12-19

(71)【出願人】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】390014546

【氏名又は名称】三菱電機照明株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩坪 幸喜

【テーマコード（参考）】

3K273

3L260

5C122

5L096

【Ｆターム（参考）】

3K273PA10

3K273QA28

3K273RA15

3K273SA21

3K273SA22

3K273SA37

3K273SA40

3K273SA57

3K273SA58

3K273SA60

3K273TA03

3K273TA15

3K273TA54

3K273TA57

3K273TA62

3K273TA70

3K273TA75

3L260AB02

3L260BA38

3L260CA02

5C122DA09

5C122DA11

5C122EA59

5C122FH09

5C122FH11

5C122FH14

5C122GA34

5C122GC14

5C122GG21

5C122HA86

5C122HA88

5L096BA02

5L096CA03

5L096DA02

5L096FA05

5L096FA69

5L096FA76

5L096HA05

(57)【要約】

【課題】本開示は、人検出装置、照明制御システムに関し、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置、および人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる照明制御システムを提供することを目的とする。
【解決手段】本開示の人検出装置は、空間を一定の周期ごとに画像として撮像する処理と、画像に映された直線的な特徴を備える構造物を非活動領域として抽出する処理と、画像に映された人を枠として検出する処理と、当該枠から非活動領域の影響を除外する除外処理と、除外処理を施した当該枠から、規定の規則に従い人の位置を決定する処理とを実行するように構成される。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

空間を一定の周期ごとに画像として撮像する処理と、
前記画像に映された直線的な特徴を備える構造物を非活動領域として抽出する処理と、
前記画像に映された人を枠として検出する処理と、
前記枠から前記非活動領域の影響を除外する除外処理と、
前記除外処理を施した前記枠から、既定の規則に従い人の位置を決定する位置決定処理と、
を実行するように構成される、人検出装置。

【請求項2】

請求項１に記載の人検出装置と、
照明コントローラと、
照明器具と、
を備え、
前記照明コントローラは、
前記人検出装置から通知された人の位置情報に基づき前記照明器具の光源状態を選択する光源状態選択処理と、
前記光源状態が実現するように前記照明器具を制御する処理と、
を実行するように構成される、照明制御システム。

【請求項3】

請求項１に記載の人検出装置と、
室内機と、
室外機と、
空調監視システムと、
を備え、
前記空調監視システムは、
前記人検出装置から通知された人の位置情報に基づき前記室内機および前記室外機の運転状態を選択する空調状態選択処理と、
前記運転状態が実現するように前記室内機および前記室外機を制御する処理と、
を実行するように構成される、空調制御システム。

【請求項4】

請求項２に記載の照明制御システムを管理する統合管理システムであって、
人検出装置が検出した人の位置情報をサーバに受け付ける処理と、
前記位置情報に基づき、前記照明制御システムが備える照明器具の光源状態を学習データから選択する学習済光源状態選択処理と、
前記学習済光源状態選択処理の結果に基づき、前記照明制御システムが備える前記照明器具の光源状態を変更する処理と、
前記位置情報に好適な前記照明器具の光源状態を、前記学習データに学習させる学習処理と、
を実行するように構成される、統合管理システム。

【請求項5】

前記サーバはクラウドサーバである、請求項４に記載の統合管理システム。

【請求項6】

前記統合管理システムは、請求項３に記載の空調制御システムをさらに管理し、
前記位置情報に応じて、前記空調制御システムが備える室内機および室外機の運転状態を前記学習データから選択する学習済運転状態選択処理と、
前記学習済運転状態選択処理の結果に基づき、前記空調制御システムが備える前記室内機および前記室外機の運転状態を変更する処理と、
をさらに実行し、
前記学習処理においては、前記位置情報に好適な室内機および室外機の運転状態を前記学習データに学習させる処理をさらに含む、請求項４に記載の統合管理システム。

【請求項7】

前記人検出装置を複数備え、
所有者の個人情報が格納された携帯端末機をさらに備え、
前記人検出装置に含まれる第一の人検出装置は、検出した人の位置情報と前記第一の人検出装置を示す識別情報とを含む第一無線信号を送信する処理をさらに実行し、
前記第一の人検出装置を除く前記人検出装置に含まれる第二の人検出装置は、
前記第一無線信号を受け付ける処理と、
前記第一無線信号を受け付けた場合に、検出した人の位置情報と前記第二の人検出装置を示す識別情報を含む第二無線信号を送信する処理と、
をさらに実行し、
前記携帯端末機は、
前記第一無線信号および前記第二無線信号を受け付ける処理と、
前記第一無線信号および前記第二無線信号から、前記第一の人検出装置で検出された人の位置を特定する特定処理と、
前記特定処理により特定された人の位置から、該人が前記所有者であるか否かを判定する処理と、
該人が前記所有者であると判断した場合に、前記個人情報を前記サーバに送信する処理と、
を実行し、
前記サーバは、前記学習処理においては、前記位置情報に好適な前記照明器具の光源状態を、前記個人情報に紐づけて前記学習データに学習させる、請求項４に記載の統合管理システム。

【請求項8】

空間の温度分布を検出し前記温度分布を熱画像として表示する熱型人検出装置であって、
前記熱型人検出装置は、
前記熱画像を一定の周期ごとに生成する処理と、
前記熱画像から、３０度から４０度の温度分布を示す近体温領域を抜き出す処理と、
前記近体温領域が人であるかを判定する処理と、
を実行するように構成され、
前記近体温領域が人であると判定した場合は、
前記近体温領域が示す最大の温度を人の体温として検出する処理と、
前記近体温領域から、既定の規則に従い該人の位置を決定する処理と、
をさらに実行するように構成される、熱型人検出装置。

【請求項9】

前記照明コントローラは、前記光源状態選択処理においては、
請求項８に記載の熱型人検出装置から通知された人の位置情報に基づき前記照明器具の光源状態を選択する処理をさらに含む、請求項２に記載の照明制御システム。

【請求項10】

請求項８に記載の熱型人検出装置が検出した人の位置情報を前記サーバに受け付ける処理をさらに実行し、
前記学習処理においては、前記熱型人検出装置が検出した人の位置情報に好適な前記照明器具の光源状態を前記学習データに学習させる処理をさらに含み、
前記学習済光源状態選択処理においては、前記熱型人検出装置が検出した人の位置情報に基づき、前記照明制御システムが備える前記照明器具の光源状態を前記学習データから選択する処理をさらに含む、
請求項４に記載の統合管理システム。

【請求項11】

請求項１に記載の人検出装置を複数備え、
前記人検出装置に含まれる、設置位置の絶対座標が既知の特定済人検出装置から、前記設置位置の前記絶対座標の情報を受け付ける処理と、
前記特定済人検出装置により検出された人の第一位置情報を受け付ける処理と、
設置位置の絶対座標が未知の前記人検出装置のうち、前記第一位置情報の示す位置に存在する人を検出した装置を、未特定人検出装置として特定する処理と、
該人が前記第一位置情報の示す位置に存在した際に、前記未特定人検出装置が検出した該人の第二位置情報を受け付ける処理と、
前記第一位置情報と前記第二位置情報から、前記未特定人検出装置の設置位置の絶対座標を特定し、当該未特定人検出装置を特定済人検出装置とする処理と、
を実行するように構成され、
前記特定済人検出装置の位置を示すアイコンを監視画面上に配置する、監視システム。

【請求項12】

前記位置決定処理においては、前記既定の規則は、
前記除外処理を施した前記枠において、前記人検出装置の設置位置を示す前記画像上の点に最も近い点を人の位置とする規則である、請求項１に記載の人検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、人検出装置、照明制御システム、空調制御システム、統合管理システム、熱型人検出装置、および監視システムに関する。

【背景技術】

【0002】

画像センサ等を備えた人検出装置を天井に配置し、対象空間を撮像して得た画像データの撮像範囲から非対象領域の影響を除外し、対象領域に限定した画像処理から、人の歩行／滞留、在／不在、人数、活動量、および空間の照度等をセンシングする技術がある（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第７００５２８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

画像センサ等の人検出装置においては、天井に設置され直下を中心に広範囲を撮像するためＣＭＯＳカメラに広角レンズを装着することが多い。広角レンズは端部において像がゆがむため、人が広範囲を占め、さらに画像処理の対象範囲を対称領域として限定してしまうと、人の位置の検出精度が低下するという課題がある。

【0005】

また、人の位置の検出精度が低下した場合においては、人検出装置により検出された位置情報に基づく照明制御、空調制御を行ったとしても、検出された人に対して好適な照明環境または空調環境を実現できない場合がある。

【0006】

本開示は上述の問題を解決するため、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置を提供することを第一の目的とする。

【0007】

また、本開示は、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる照明制御システムを提供することを第二の目的とする。

【0008】

また、本開示は、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な空調環境を実現することができる空調制御システムを提供することを第三の目的とする。

【0009】

また、本開示は、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる統合管理システムを提供することを第四の目的とする。

【0010】

また、本開示は、人の位置の検出精度を向上させることができる熱型人検出装置を提供することを第五の目的とする。

【0011】

また、本開示は、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置を備えた監視システムを提供することを第六の目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0012】

本開示の第一の態様は、空間を一定の周期ごとに画像として撮像する処理と、
前記画像に映された直線的な特徴を備える構造物を非活動領域として抽出する処理と、
前記画像に映された人を枠として検出する処理と、
前記枠から前記非活動領域の影響を除外する除外処理と、
前記除外処理を施した前記枠から、既定の規則に従い人の位置を決定する位置決定処理と、
を実行するように構成される、人検出装置であることが好ましい。

【0013】

また、本開示の第二の態様は、請求項１に記載の人検出装置と、
照明コントローラと、
照明器具と、
を備え、
前記照明コントローラは、
前記人検出装置から通知された人の位置情報に基づき前記照明器具の光源状態を選択する光源状態選択処理と、
前記光源状態が実現するように前記照明器具を制御する処理と、
を実行するように構成される、照明制御システムであることが好ましい。

【0014】

また、本開示の第三の態様は、請求項１に記載の人検出装置と、
室内機と、
室外機と、
空調監視システムと、
を備え、
前記空調監視システムは、
前記人検出装置から通知された人の位置情報に基づき前記室内機および前記室外機の運転状態を選択する空調状態選択処理と、
前記運転状態が実現するように前記室内機および前記室外機を制御する処理と、
を実行するように構成される、空調制御システムであることが好ましい。

【0015】

また、本開示の第四の態様は、請求項２に記載の照明制御システムを管理する統合管理システムであって、
人検出装置が検出した人の位置情報をサーバに受け付ける処理と、
前記位置情報に基づき、前記照明制御システムが備える照明器具の光源状態を学習データから選択する学習済光源状態選択処理と、
前記学習済光源状態選択処理の結果に基づき、前記照明制御システムが備える前記照明器具の光源状態を変更する処理と、
前記位置情報に好適な前記照明器具の光源状態を、前記学習データに学習させる学習処理と、
を実行するように構成されることが好ましい。

【0016】

本開示の第五の態様は、空間の温度分布を検出し前記温度分布を熱画像として表示する熱型人検出装置であって、
前記熱型人検出装置は、
前記熱画像を一定の周期ごとに生成する処理と、
前記熱画像から、３０度から４０度の温度分布を示す近体温領域を抜き出す処理と、
前記近体温領域が人であるかを判定する処理と、
を実行するように構成され、
前記近体温領域が人であると判定した場合は、
前記近体温領域が示す最大の温度を人の体温として検出する処理と、
前記近体温領域から、既定の規則に従い該人の位置を決定する処理と、
をさらに実行するように構成されることが好ましい。

【0017】

本開示の第六の態様は、請求項１に記載の人検出装置を複数備え、
前記人検出装置に含まれる、設置位置の絶対座標が既知の特定済人検出装置から、前記設置位置の前記絶対座標の情報を受け付ける処理と、
前記特定済人検出装置により検出された人の第一位置情報を受け付ける処理と、
設置位置の絶対座標が未知の前記人検出装置のうち、前記第一位置情報の示す位置に存在する人を検出した装置を、未特定人検出装置として特定する処理と、
該人が前記第一位置情報の示す位置に存在した際に、前記未特定人検出装置が検出した該人の第二位置情報を受け付ける処理と、
前記第一位置情報と前記第二位置情報から、前記未特定人検出装置の設置位置の絶対座標を特定し、当該未特定人検出装置を特定済人検出装置とする処理と、
を実行するように構成され、
前記特定済人検出装置の位置を示すアイコンを監視画面上に配置する、監視システムであることが好ましい。

【発明の効果】

【0018】

本開示の第一の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置を提供可能である。

【0019】

また、本開示の第二の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる照明制御システムを提供可能である。

【0020】

また、本開示の第三の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な空調環境を実現することができる空調制御システムを提供可能である。

【0021】

また、本開示の第四の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる統合管理システムを提供可能である。

【0022】

また、本開示の第五の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる熱型人検出装置を提供可能である。

【0023】

また、本開示の第六の態様によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置を備えた監視システムを提供可能である。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】本開示の実施の形態１に係る人検出装置の機能例を示すブロック図である。

【図2】人検出装置で撮像された画像に対して画像処理部の位置判定部が抽出した非活動領域を示す図である。

【図3】人検出装置で撮像された撮像画像に対して画像処理部の位置判定部が人の位置を決定した結果の一例を示す図である。

【図4】人検出装置で撮像された撮像画像に基づき画像処理部の位置判定部が人の位置の特定を行う様子を示す図である。

【図5】本開示の実施の形態１に係る、人検出装置が備えるカメラ情報の一例である。

【図6】本開示の実施の形態２に係る熱型人検出装置の機能例を示すブロック図である。

【図7】本開示の実施の形態１および２に係る、人検出装置、人感センサ、および熱型人検出装置で検出される情報をまとめた図である。

【図8】本開示の実施の形態３に係る照明制御システムの構成例を示す図である。

【図9】本開示の実施の形態４に係る統合管理システムの構成図である。

【図10】本開示の統合管理システムにおいて、人検出装置で検出した人検出装置検出情報をクラウドに連携する通信仕様を示すフローチャートである。

【図11】本開示の統合管理システムにおいて、照明制御システムおよび空調制御システムをサーバに連携させる通信仕様を示す図である。

【図12】本開示の実施の形態５に係る照明制御システムの構成例を示す図である。

【図13】本本開示の実施の形態５に係る照明制御システムにおいて、照明監視システムが人検出装置の位置を特定する様子を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

実施の形態１
図１は、本開示の実施の形態１に係る人検出装置３の機能例を示すブロック図である。人検出装置３のカメラ部３１は、撮像素子であるＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ－Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）および広角レンズを備える。カメラ部３１で撮像された画像データは、画像処理部５２に一定の周期で入力される。周期間隔は、例えば２００ｍｓである。これはフレームレートが５ｆｐｓの場合に相当する。

【0026】

画像処理部５２は、画像データから人検出を行う部分である。画像入力部３２は、カメラ部３１から入力された画像データを受信する。画像入力部３２は、受信した画像データを画像生成部３３に伝送する。画像生成部３３は、伝送された画像データの解像度を変換し、カラー画像からモノクロ画像に変換する。これにより、以降の画像処理部５２の処理において、モノクロ画像に基づく画像処理を行うことができる。なお、画像生成部３３における解像度の変換は、たとえばＳＶＧＡ（商標登録）からＶＧＡ（商標登録）への変換を含む。

【0027】

画像生成部３３は、加工した最新画像データ３６を、メモリに保存する。また、１周期前に受信した画像データ（以下、旧画像データと称する）３５も、メモリに保存する。

【0028】

外乱判定部３４は、画像生成部３３から出力された画像データに基づき、外乱判定を行う。外乱判定部３４は、画像データにおいて、輝度変化が明るくなる方向または暗くなる方向の一方向に発生し、それが規定値を超えた場合に、外乱ありと判断する。外乱ありと判定された場合、画像処理部５２は、当該画像データに対して次の処理を実行しない。このように、照明状態の変化により輝度変化が生じた画像データを処理対象から外すことで、後の人検出における誤検出の発生を抑制することができる。

【0029】

一方、外乱判定部３４において外乱なしと判断された場合は、同一画像判定部３７が続く処理を行う。同一画像判定部３７は、最新画像データ３６と旧画像データ３５の２つの画像から変化の有無を判定する。変化なしと判定された場合、画像処理部５２は当該画像データに対して次の処理を実行しない。一方、変化ありと判定された場合は、照度推定部３８および動き検知部４１が続く処理を行う。

【0030】

照度推定部３８は、照度推定を行う部分である。照度推定では、予めユーザにより設定された、７．２ｍ×７．２ｍの位置判定範囲９７を８×８の６４ブロックに分割する。さらに、分割されたブロックをユーザから指定された数のエリアにまとめ、エリア毎に照度を推定する。なお、位置判定範囲９７の大きさは７．２ｍ×７．２ｍに限らなくともよい。また、ユーザにより指定されるエリア数は、たとえば１から４であるが、これに限らなくともよい。

【0031】

照度推定部３８は、予め記憶された基準画像と照度の関係情報とを用い、各エリアの平均輝度をもとに、エリアごとに照度を推定する。ただし、そこでは、規程値以上に明るいピクセルと規定値以下に暗いピクセルを除外したうえで照度推定を実施する。

【0032】

また、照度推定においては、８×８の６４ブロックの一部をマスクし、照度推定を行わない領域を設けることができる。マスクの設定は、後述の赤外線設定器９または携帯端末機１０により設定することができる。携帯端末機１０を使用する場合は、スマホアプリなどのインターフェースを介して操作を行う。このように、マスクを設定することにより、ノイズとなりうるブロックを除外して照度推定を行うことができる。

【0033】

動き検知部４１は、人検出を行う部分である。動き検知部４１は、微動検出部３９と静止領域判定部４０を備える。微動検出部３９は、最新画像データ３６と旧画像データ３５から、輝度およびヒストグラムの変化を検出し、最新画像データ３６において人物が動いたと認められる領域を微動領域として特定する。静止領域判定部４０は、最新画像データ３６において人物が動いたとは認められない部分を、静止領域として特定する。

【0034】

動き検知部４１においても、上述の照度推定部３８と同様に、８×８の６４ブロックの一部をマスクし、人検出を行わない領域を設けることができる。

【0035】

動き検知部４１で微動領域と静止領域が特定された最新画像データ３６は、位置判定部４２に通知される。位置判定部４２は、最新画像データ３６から非活動領域９１を抽出し、その影響を除外したうえで人の位置を決定する処理（以下、位置決定処理と称する）を実行する。

【0036】

位置決定処理においては、カメラ情報４３に保存されている人検出装置３の設置位置、カメラ設置高さ、位置判定範囲９７、設置位置補正値等の情報に基づき、微動領域と静止領域から人の位置が特定される。

【0037】

位置判定部４２においては、人の位置は、人検出装置３の設置位置を座標原点（０．０）とするＸＹ座標上のポイントで表現される。表記は、例えばメートル表記である。例えば、（０．７、－１．２）ｍのポイントは、人検出装置３の設置位置に対してＸ方向に０．７ｍ、Ｙ方向に１．２ｍの位置を示す。以降では、位置判定部４２により特定されたポイントを人物特定位置９６と称する。人数検知部４４は人物特定位置９６を示すポイントの数をカウントし、各エリアに存在する人の数を検出する。

【0038】

トラッキング判定部４５は、最新画像データ３６における微動領域および静止領域の状態を旧画像データ３５の状態と比較し、在／不在、移動、静止等、人の動きをトラッキング判定する。トラッキング判定においては、例えば、微動領域が移動した場合、静止領域が移動した場合、微動領域であった部分が静止領域となった場合、および静止領域であった部分が微動領域となった場合に、人の動きがあったと判定する。

【0039】

このように、画像処理部５２では照度推定部３８が照度を検出し、位置判定部４２が人の位置を検出し、人数検知部４４が人数を検出し、トラッキング判定部４５が在／不在、移動を含めた人の動きを検出する。なお、以降では照度推定部３８が検出した照度情報、位置判定部４２が検出した人の位置情報、人数検知部４４が検出した人数情報、トラッキング判定部４５が検出した人の動きの情報をあわせて人検出装置検出情報と称する。

【0040】

人検出装置検出情報は、通信処理部４７に通知される。また、人検出装置検出情報はビーコン処理部４８にも通知される。

【0041】

ビーコン処理部４８は、無線モジュール４９を介して、人検出装置検出情報を含む後述のビーコン信号を送信する。ビーコン信号は、人検出装置３により検出された人の個人情報を携帯端末機１０から収集するために用いられる。

【0042】

通信処理部４７は画像処理部５２から通知された人検出装置検出情報を通信回路／電源回路３０に通知する。通信回路／電源回路３０は、通信処理部４７から人検出装置検出情報が入力された場合は、当該人検出装置検出情報を後述する照明コントローラ１等、他の装置に通知する。一方、他の装置から信号が入力された場合は、当該信号を通信処理部４７へと送信する。

【0043】

また、通信回路／電源回路３０は、回路の動作電源となる２４Ｖ、５Ｖ、２．８Ｖ、１．８Ｖの電圧を生成する電源生成部でもある。ただし、電圧の値はこれに限らなくともよい。

【0044】

不揮発メモリ４６は、画像処理部５２で使用した情報を記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリである。不揮発性のメモリを使用することで、停電したとしてもデータが消える恐れがなく、停電復帰時には、画像処理部５２における処理を再開することができる。

【0045】

発光／受光素子５１は、後述する赤外線設定器９から赤外線信号を受信する受信機である。発光／受光素子５１は、受信した赤外線信号を０Ｖ／５Ｖの電気信号に変換し、赤外線通信部５０へと伝送する。赤外線通信部５０は、電気信号に含まれるデータの解析を行う。

【0046】

例えば、赤外線信号に、人検出装置３のカメラ設置高さが３．０ｍに設定されたという設定情報が含まれていた場合、赤外線通信部５０は、当該カメラ設置高さの情報を不揮発メモリ４６に保存する。

【0047】

また、赤外線信号に、人数情報を要求する通知が含まれていた場合、赤外線通信部５０は、人数検知部４４でカウントされた人数情報を０Ｖ／５Ｖの電気信号として発光／受光素子５１に出力する。発光／受光素子５１は、当該電気信号を赤外線信号に変換し、赤外線設定器９に送信する。これにより、赤外線設定器９において、人検出装置３で検出された人数情報を確認することが可能となる。

【0048】

以上説明したように、本開示の人検出装置３はカメラ部３１で撮像した画像データをもとに画像処理部５２において照度、人の位置、人数、および人の動きを検出する。ここで、本開示の人検出装置３においては、位置判定部４２が行う位置決定処理の結果、人物特定位置９６として、座標平面上にピンポイントで人の位置が特定される。

【0049】

また、画像処理部５２において検出された人検出装置検出情報は、通信回路／電源回路３０から他の装置へと通知される。これにより、後述する照明制御システム１００、空調制御システム２００などにおいてピンポイントに示された人の位置情報を活用することができる。

【0050】

〈変形例〉
なお、発光／受光素子５１は無くても良い。クラウドを活用し後述する携帯端末機１０のアプリから設定、操作することで同じ効果が得られる。この点は、以下のすべての実施の形態においても同様である。

【0051】

なお、図１では、画像処理部５２が行う人検出において画像差分方法を用いた場合を説明したが、機械学習法を用いても同様の効果が得られる。

【0052】

なお、図１においては、人検出装置検出情報が、携帯端末機１０に通知されることを説明した。しかしながら、人検出装置検出情報に含まれる一部の情報のみを通知してもよい。この点は、以下の実施の形態においても同様である。

【0053】

同様に、図１においては、人検出装置検出情報が、他の装置に通知されることを説明したが、人検出装置検出情報に含まれる一部の情報のみを通知してもよい。

【0054】

図２は、人検出装置３で撮像された画像に対して画像処理部５２の位置判定部４２が抽出した非活動領域９１を示す図である。画像処理部５２の位置判定部４２は、撮像画像９０に映された机および棚等の、直線的な特徴を備える構造物を非活動領域９１として抽出する処理を行う。また撮像画像９０の端部においては、壁、窓等の直線的な特徴を判断し、非活動領域９１とする。このように直線的な特徴量に基づき非活動領域９１を判断することで、広角レンズの使用により像がゆがむ画像データの端部においても、非活動領域９１を正確に区別することができる。このことにより、従来技術で課題となっていた検出精度の低下を防ぐことができる。

【0055】

なお、非活動領域９１の更新は少なくとも年に一回以上の自動更新、または部屋のレイアウト変更時に作業者が更新することが望ましい。

【0056】

図３は、人検出装置３で撮像された撮像画像９０に対して画像処理部５２の位置判定部４２が人の位置を決定した結果の一例を示す図である。人物特定位置９６は、人検出装置３の設置位置を原点とするＸＹ座標（±Ｘ、±Ｙ）で表される。なお、ここでの単位はｃｍとする。

【0057】

Ｘ軸において、符号が正の場合は、図３中央の人検出装置３の設置位置に対して紙面右側の方向を示し、符号が負の場合は紙面左側の方向を示す。一方、Ｙ軸において、符号が正の場合は人検出装置３の設置位置に対して紙面上側の方向を示し、符号が負の場合は紙面下側の方向を示す。

【0058】

例えば、Ａ点は人検出装置３の設置位置より紙面右方向に１００ｃｍ、紙面上方向に１００ｃｍの位置を示す。Ｂ点は人検出装置３の設置位置より紙面左方向に３００ｃｍ、紙面上方向に２００ｃｍの位置を示す。Ｃ点は人検出装置３の設置位置より紙面左方向に２００ｃｍ、紙面下方向に４００ｃｍの位置を示す。

【0059】

図４は、人検出装置３で撮像された撮像画像９０に基づき画像処理部５２の位置判定部４２が人の位置の特定を行う様子を示す図である。図４では、説明を簡単にするため、撮像画像９０中央部の机については非活動領域９１として符号を記しているが、周辺部の壁および窓については、非活動領域９１の符号を省略している。

【0060】

ここで、位置判定部４２が、撮像画像９０に映された机または棚等の、直線的な特徴を備える構造物を非活動領域９１として抽出する処理を行うことは図２で説明した通りである。位置判定部４２は、最新画像データ３６に映された人を人物検知枠９２として検出する処理をさらに行う。たとえば、図４においては、位置判定部４２は、人物９８（１）を人と判定し、当該人の領域を人物検知枠９２（１）として認識する。位置判定部４２は、人物検知枠９２（１）から、頭部９３（１）と足元部９４（１）の位置を特定する処理をさらに行う。

【0061】

ここで、人物検知枠９２（１）は非活動領域９１（１）と一部重複しており、このような状態で、人物検知枠９２（１）から、頭部９３（１）と足元部９４（１）の位置を特定しても、これらの位置は誤差を含んだものとなる。例えば、人物検知枠９２（１）と非活動領域９１（１）等が一部重複している場合において、頭部９３（１）の位置は（－２０、３５０）、足元部９４（１）の位置は（－２０、１１０）と判定され、実際の人物より大きく判定されてしまう。

【0062】

そこで、位置判定部４２は、人物検知枠９２（１）から非活動領域９１（１）の影響を除外する除外処理を行う。さらに、除外処理を施した人物検知枠９２（１）から、規定の規則に従い人の位置を決定する位置決定処理を行う。既定の規則とは、例えば、人検出装置３の設置位置を示す撮像画像９０の座標原点に最も近い点を人の位置とする、といった規則である。図４においても、人物検知枠９２（１）において人検出装置３の設置位置、すなわち上述のＸＹ座標原点に一番近い点が人物特定位置９６（１）に決定されている。結果として、人物特定位置９６（１）は人物９８（１）の足元部９４（１）と同じ（－２０、１１０）となっている。

【0063】

同様に、位置判定部４２は、人物９８（２）についても人と判定し、人物検知枠９２（２）を抽出する。また、人物検知枠９２（２）において、頭部９３（２）の位置は（２００、－１７０）、足元部９４（２）の位置は（６０、－８０）と判定される。

【0064】

位置判定部４２は、ここでも、重複する非活動領域９１（２）の影響を除外した上で人検出装置３の設置位置に一番近い点を人物特定位置９６（２）に決定する。結果として、人物特定位置９６（２）は足元部９４（２）と同じ（６０、－８０）となる。

【0065】

なお、人物９８（３）についても同様である。すなわち、人物検知枠９２（３）から重複する非活動領域９１（３）の影響を除外し、位置決定処理を施した結果、人物特定位置９６（３）は（０、２０）となる。

【0066】

このように、本開示では、検出した人物検知枠９２が机または壁などの非活動領域９１に重なった場合でも、非活動領域９１の影響を除外したうえで人の位置を特定する。非活動領域９１の影響を除外したうえで、人の位置を決定することで位置検出精度を向上させることができる。

【0067】

以上説明したように、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置３を提供可能である。

【0068】

図５は、本開示の実施の形態１に係る、人検出装置３が備えるカメラ情報４３の一例である。図５において、カメラ設置高さ（図５のナンバーｎｏ１）は、カメラ部３１が設置された高さを表したものである。カメラ設置高さを指定することで、カメラ部３１で撮像された画像と位置判定範囲９７（ナンバーｎｏ２）とを対応させることでき、規定の位置判定範囲９７を確保することができる。

【0069】

設置位置補正値（ナンバーｎｏ３）は、人検出装置３の撮像範囲と、ユーザ所望の位置判定範囲９７のずれを補正する補正値である。たとえば、ユーザにより、部屋の中央部を中心とする７．２ｍ×７．２ｍの範囲が位置判定範囲９７に設定されたとする。この場合、人検出装置３は部屋の中央部の天井に設置されることが望ましい。しかしながら、グリッド方式の天井の場合、中央部には、空調設備、スプリンクラー、防災センサ等が設置され、人検出装置３の設置部分が部屋の中央部とならない場合も多い。すると、人検出装置３は、中央部から近傍の場所に設置されることになる。

【0070】

人検出装置３は広角レンズにより広域１６ｍ×１６ｍの範囲を撮像できるため、設置位置が中央部から近傍であれば、ユーザ所望の位置判定範囲９７をカバーすることができる。しかしながら、上述したように、人検出装置３は、自身の設置位置を座標原点（０．０）とするＸＹ座標を用いて人の位置を表示するため、ユーザ所望の位置判定範囲９７の中心点に対してずれが生じることになる。設置位置補正値（ナンバーｎｏ３）は、このずれ量の補正値を表す。

【0071】

設置位置補正値により補正を加えることで、人検出装置３の撮像範囲と所望の位置判定範囲９７が一致しないという問題を解決することができる。これにより、撮像範囲全てを画像処理の対象とすることができる。

【0072】

カメラ画像サイズ（ナンバーｎｏ４）は、カメラ部３１で撮像した画像データの解像度の規格であり、例えば、ＳＸＧＡ（商標登録）、ＶＧＡ（商標登録）などである。人検出装置３のカメラ設置高さは２．５ｍから５ｍと範囲が広く、人検出装置３が検知すべき人の頭に相当するφ３０ｃｍに相当するピクセル数は、２．５ｍの場所に設置した場合と５ｍの場所に設置した場合とで大きく変化する。カメラ情報４３としてカメラ画像サイズを把握することで、最適な解像度に補正することができる。

【0073】

エリア分割数（ナンバーｎｏ５）は、人検出装置３において、６４ブロックに分割した位置判定範囲９７をまとめる際のエリア数である。エリア分割数は、赤外線設定器９にて任意に１から４の値に設定することができる。このエリア分割数に基づき、画像処理部５２の照度推定部３８において、エリア毎の照度が推定される。また、トラッキング判定部４５においても、エリア毎に人の動きが検出される。

【0074】

人検知マスク（ナンバーｎｏ６）は、位置判定範囲９７が備える８×８の６４ブロックのうち、人検出を行わない範囲である。

【0075】

照度推定マスク（ナンバーｎｏ７）は、位置判定範囲９７が備える８×８の６４ブロックのうち、照度推定を行わない領域である。

【0076】

実施の形態２
図６は、本開示の実施の形態２に係る熱型人検出装置５の機能例を示すブロック図である。熱型人検出装置５のカメラ部６１は、熱感素子であるサーモパイル素子を備える。サーモパイル素子は、人が発する、０．７８μｍから１ｍｍの波長領域の電磁波を受信して、温度情報に変換する。

【0077】

カメラ部６１で撮像された画像データは、画像処理部６８の画像入力部６２に一定周期で入力される。周期間隔は例えば２００ｍｓである。これはフレームレート５ｆｐｓの場合に相当する。

【0078】

画像処理部６８は、画像データから人検出および体温検出を行う部分である。画像入力部６２は、カメラ部６１から入力された画像データを受信する。画像入力部６２は、受信した画像データを画像生成部６３に伝送する。画像生成部６３は、画像入力部６２から伝送された画像データを、約０度から約１００度の温度分布で示された熱画像に変換する。また、画像生成部６３は、基準画像データ６５と最新画像データ６４を管理する。基準画像データ６５は、熱型人検出装置５が設置された部屋のレイアウト変更等、環境が変更された場合に更新される。

【0079】

外乱判定部６６は、画像生成部６３から出力された画像データに基づき、外乱判定を行う。外乱判定部６６は、画像データに映された物体の大きさ、および絶対温度を考慮し、当該物体が外乱であるか否かを判定する。さらに、外乱と判断した物体の位置、大きさ、絶対温度等の特徴の記録とともに、外乱判定が完了した画像データを不揮発メモリ７６に保存する。このように外乱と判断した物体の特徴を記録することで、パソコン等、運転時に発熱する物体の情報を事前に把握することができる。これにより、画像処理部６８が後に行う人検出において誤検出が発生することを防ぐことができる。

【0080】

温度推定部６７は、基準画像データ６５と絶対温度とを関係付けるデータ、および外乱判定部６６による外乱判定が完了した画像データを不揮発メモリ７６から読みだし、当該画像データの温度を補正する。

【0081】

人検知部６９は、人検出および体温検出を行う部分である。人検知部６９は、人判定部７０、位置判定部７１、および異常温度判定部７２を備える。人判定部７０は、画像データから人間の体温に近い３０度から４０度の温度分布を示す領域（以下、近体温領域と称する）を抜き出し、当該部分の大きさも考慮して、人であるか否かの判定を行う。人であると判定した場合、人判定部７０は、近体温領域が示す最大の温度を、体温として検出する。位置判定部７１は、近体温領域において、規定の規則に従い人の位置を決定する。既定の規則とは、例えば、熱型人検出装置５の設置位置を示す熱画像上の点に最も近い点を人の位置とする、といった規則である。

【0082】

異常温度判定部７２は、火災等により１００℃以上の温度分布を示す領域が確認された場合に、これを異常温度として検出する。

【0083】

人数検知部７５は、位置判定部７１により特定された人の位置を示すポイントをカウントし、各エリアにおける人数情報を演算する。トラッキング判定部７４はサンプリング周期ごとに、位置判定部７１で特定された人物の位置の変化をトラッキングし、各エリアにおける在／不在移動、静止等の、人の動きを判定する。

【0084】

このように、画像処理部６８では人検知部６９が人の位置と体温を検出し、異常温度判定部７２が異常温度を検出し、人数検知部７５が人数を検出し、トラッキング判定部７４が在／不在、移動を含めた人の動きを検出する。なお、以降では人検知部６９が検出した人の位置情報、体温情報、異常温度判定部７２が検出した異常温度情報、人数検知部７５が検出した人数情報、およびトラッキング判定部７４が検出した人の動きの情報をあわせて熱型人検出装置検出情報と称する。

【0085】

なお、熱型人検出装置５の通信回路／電源回路６０、不揮発メモリ７６、通信処理部７７、ビーコン処理部７８、無線モジュール７９、赤外線通信部８１、発光／受光素子８０は図１の人検出装置３と同じ機能のため、説明を省略する。

【0086】

以上説明したように、本開示の熱型人検出装置５はカメラ部６１で撮像した画像データをもとに画像処理部６８において人の位置、体温、異常温度、人数、および人の動きの検出を行う。また、画像処理部６８が検出した熱型人検出装置検出情報は他の装置へと通知される。れにより、後述する照明制御システム１００、空調制御システム２００などにおいてピンポイントに示された人の位置情報を活用することができる。

【0087】

以上説明したように、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる熱型人検出装置５を提供することができる。

【0088】

〈使用例〉
以下では、本開示の熱型人検出装置５の好適な使用例を説明する。第一の使用例として、本開示の熱型人検出装置５を病院のベッドの上に設置すれば、体温、寝返りの状態など、患者の健康情報をモニタすることができる。また、これらの健康情報を後述のクラウド２４に通知することで、クラウド２４は当該患者に好適な照明環境の選択を行い、これを反映させるための照明制御を実施することができる。なお、照明環境の選択においては、健康情報に加えて、時刻、気象情報等を加味してもよい。

【0089】

また、熱型人検出装置５に加えて、２４ＧＨｚ帯ＩＱ復調ドップラーレーダ等のバイタルセンサを設置する事により、患者の呼吸、心拍などの生体情報もモニタできる。上述の健康情報に加えて、患者の生体情報もクラウド２４で管理し、病院のカルテの情報などと対応させることで患者の治療に有益なサービスを提供することも可能である。

【0090】

なお、バイタルセンサは、非接触で人の呼吸、心拍といった生体情報と、人の位置を検出できるものが望ましい。さらには、センサから±４５度の方位角、またセンサから、４から５ｍ離れた範囲に存在する複数の人の生体情報、位置情報を同時に取得できるものが望ましい。

【0091】

第二の使用例として、本開示の熱型人検出装置５を給湯器室等の火気を扱う場所に設置することで、火災を検出できる。異常温度の情報をクラウド２４に通知することで防災設備および誘導設備との連携も可能となり、火災場所の特定、避難状況の把握が可能となる。また、熱型人検出装置５に加えて人検出装置３からの人検出装置検出情報もクラウド２４に通知することで、さらに効率的に火災時の状況把握を行うことができる。

【0092】

さらに、第三の使用例として、本開示の熱型人検出装置５を機械室に設置すれば作業員の健康状態と機器の異常発熱とを同時に管理することが可能である。

【0093】

図７は、本開示の実施の形態１および２に係る、人検出装置３、人感センサ４、および熱型人検出装置５で検出される情報をまとめた図である。まず、人検出装置３からは、上述の人検出装置検出情報が得られる。すなわち、人の位置、動き（図７のナンバーｎｏ１）、設定されたエリアごとの人数（ナンバーｎｏ２）、およびエリアごとの照度（ナンバーｎｏ３）の情報が得られる。

【0094】

次に、熱型人検出装置５からは、上述の熱型人検出装置検出情報が得られる。すなわち、人の位置、動き（ナンバーｎｏ４）、設定されたエリアごとの人数（ナンバーｎｏ５）、体温（ナンバーｎｏ６）、および異常温度（ナンバーｎｏ７）の情報が得られる。

【0095】

なお、人感センサ４は一般的なセンサのため、人検知（ナンバーｎｏ８）情報の説明は省略する。

【0096】

実施の形態３
図８は、本開示の実施の形態３に係る照明制御システム１００の構成例を示す図である。本開示の照明制御システム１００は、ビルなどの各建物、各部屋等に配備されている。照明制御システム１００は、人検出装置３を２個備える。さらに、焦電素子により人を検出する人感センサ４、熱型人検出装置５、および照明器具７に対して所望の光源状態を入力するための壁スイッチ８を備える。これら複数の機器からの情報は、通信線２を介して照明コントローラ１に出力される。

【0097】

人検出装置３、人感センサ４、熱型人検出装置５、および壁スイッチ８は、照明コントローラ１に情報を入力することから、以降ではこれらを総称して入力機器と呼ぶことにする。

【0098】

照明コントローラ１は、入力機器からの情報に基づき、照明器具７の光源状態を選択する処理（以下、光源状態選択処理と称する）を実行する。さらには、当該光源状態が実現するように、通信線２を介して、端末機６に対して制御指令を送信する。また、照明コントローラ１は、後述するシステム機器１２の情報を照明監視システム１１に伝送する処理をさらに行う。なお、制御指令は照明器具７のＯＮ／ＯＦＦ、調光率、色温度などの光源状態を制御する指令である。

【0099】

端末機６は、制御指令に基づき照明器具７の光源状態を変更する。照明器具７は、ＬＥＤ、白色光源などの光源を備える。端末機６と照明器具７は調光信号線またはデジタル通信の何れかで接続されている。

【0100】

ここで、端末機６と照明器具７は、照明コントローラ１から出力された制御指令をもとに光源状態を変更することから、以降ではこれらを出力機器と呼ぶ。さらに、上述の入力機器と、出力機器をあわせた構成をシステム機器１２と呼ぶことにする。

【0101】

システム機器１２は、赤外線設定器９、および携帯端末機１０をさらに備える。赤外線設定器９は例えばリモコンである。携帯端末機１０は例えばスマートフォンである。赤外線設定器９および携帯端末機１０は人検出装置３、人感センサ４、熱型人検出装置５、およびその他のシステム機器１２の運転情報、エラー情報などに基づく状態の監視および操作を行う遠隔操作器である。

【0102】

また、赤外線設定器９および携帯端末機１０は、壁スイッチ８を遠隔操作し、壁スイッチ８を介して照明器具７の光源状態を変更する。さらには、壁スイッチ８を遠隔操作することで、壁スイッチ８と通信線２で接続された照明コントローラ１に対しても操作を行ったり、運用情報をモニタしたりすることが可能である。運用情報とは、例えば照明コントローラ１のグループ情報、パターン情報、デマンド情報、連動情報等である。

【0103】

照明監視システム１１は、照明コントローラ１からＬＡＮを介して入力されたシステム機器１２の運用情報を集中管理する。

【0104】

以上説明したように、本開示の照明制御システム１００では、人検出装置３を含む入力機器からの情報に基づき、照明コントローラ１が照明器具７の光源状態を選択する。そこでは、人検出装置検出情報に含まれるピンポイントな人の位置の情報を活用し、より好適な光源状態の選択が可能となる。

【0105】

例えば、人の位置情報に基づき、在の場合は当該位置の照明を調光率７０％で点灯させ、不在の場合は消灯させ、移動の場合は５％で点灯させるといった、省エネ制御を実施することができる。

【0106】

以上説明したように、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる照明制御システム１００を提供可能である。

【0107】

〈変形例〉
図８においては、照明制御システム１００が２個の人検出装置３を備える場合を説明した。しかしながら、人検出装置３の個数は、照明制御システム１００の使用環境に応じて決定すればよい。なお、他の入力機器についても同様である。

【0108】

実施の形態４
図９は、本開示の実施の形態４に係る統合管理システム３００の構成図である。統合管理システム３００は、クラウドコンピューティングシステム（以下クラウド）２４、サーバ２５および群管理システム２６を備える。

【0109】

クラウド２４は、複数の建物または部屋にそれぞれ配備された照明制御システム１００（１）、１００（２）、・・・から通知されたデータを記憶するインターネット環境のサーバであり、クラウドサーバとも称する。各々の照明制御システム１００におけるデータは、各々の照明監視システム１１から、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）２７を介してクラウド２４に通知される。

【0110】

また、上述の照明制御システム１００に加えて、空調制御システム２００も配備されている場合、クラウド２４は、空調制御システム２００から通知されたデータも記憶する。例えば、図９では、同じ建物において、照明制御システム１００（１）および空調制御システム２００が配備されている。空調制御システム２００からのデータは、空調監視システム２０から、ＶＰＮ２７を介してクラウド２４に入力される。

【0111】

照明制御システム１００および空調制御システム２００からクラウド２４に通知されるデータには、上述の人検出装置検出情報が含まれている。

【0112】

サーバ２５は、クラウド２４に通知された人検出装置検出情報に基づき、当該人検出装置検出情報の通知を行った照明制御システム１００または空調制御システム２００に対して、好適な照明条件、または空調条件を選択する。

【0113】

当該人検出装置検出情報の通知を行ったのが照明制御システム１００であれば、サーバ２５は、照明器具７の好適な光源状態を学習データから選択する処理（以下、学習済光源状態選択処理と称する）を実行する。

【0114】

一方、当該人検出装置検出情報の通知を行ったのが空調制御システム２００であれば、サーバ２５は、室内機２２および室外機２１の好適な運転状態を学習データから選択する処理（以下、学習済運転状態選択処理と称する）を実行する。

【0115】

ここで、学習データとは、サーバ２５が、データ分析または機械学習を実行し、人検出装置検出情報に好適な照明条件、または空調条件を学習する学習処理により得られるデータである。

【0116】

群管理システム２６は、クラウド２４に記憶された複数の照明制御システム１００の情報、および空調制御システム２００の情報を集中管理するシステムである。

【0117】

ここで、空調制御システム２００は、人検出装置３および熱型人検出装置５を備える。さらには空調監視システム２０、室外機２１、室内機２２、および室内機２２に対して所望の空調運転状態を入力するためのリモコン２３を備える。

【0118】

空調監視システム２０は、入力機器から通知された情報に基づき、室内機２２および室外機２１の運転状態を選択する処理（以下、空調状態選択処理と称する）を実行する。さらに、空調状態選択処理の結果に基づき、室内機２２および室外機２１を制御する。

【0119】

以上説明したように、本開示の統合管理システム３００は、複数の照明制御システム１００のデータ、および空調制御システム２００のデータをクラウド２４に記憶する。クラウド２４に記憶されたデータは群管理システム２６により集中管理され、省エネ、および環境の改善のために使用される。

【0120】

〈変形例〉
なお、図９においては、各照明制御システム１００におけるデータは照明監視システム１１および照明コントローラ１を介してクラウド２４に通知されることを説明した。しかしながら、照明監視システム１１および照明コントローラ１を介さず、システム機器１２が備える各機器とクラウド２４を直接ＶＰＮ２７で接続しても良い。例えば、人検出装置３の情報をクラウド２４へ直接通知してもよい。この点は、以下の実施の形態においても同様である。

【0121】

またＶＰＮ２７によるクラウド２４への接続は有線でも無線でもよい。この点は、以下の実施の形態においても同様である。

【0122】

また、クラウド２４およびサーバ２５は、上述の照明制御システム１００、および空調制御システム２００の他に、各建物におけるセキュリティシステム、防災システム、電力監視システムと接続していてもよい。様々なシステムと接続し情報共有する事で、群管理システム２６において更なる省エネと環境の改善を図ることができる。

【0123】

また、図９においては、サーバ２５および群管理システム２６をクラウド２４の外に設置することを説明した。しかしながら、クラウド２４内においてサーバ２５および群管理システム２６の機能を実行してもよい。これにより、さらなる安全性および利便性の向上が図れる。反対に、クラウド２４を用いず、照明制御システム１００、および空調制御システム２００のデータをサーバ２５が受け付け、記憶してもよい。

【0124】

なお、上述では、人検出装置３からの人検出装置検出情報に基づき、サーバ２５が学習処理、学習済光源状態選択処理、および空調状態選択処理を行うことを説明した。しかしながら、熱型人検出装置５が検出した熱型人検出装置検出情報を用いても同様の効果が得られる。なお、この点は以下のすべての実施の形態においても同様である。

【0125】

図１０は、本開示の統合管理システム３００において、人検出装置３で検出した人検出装置検出情報をクラウドに連携する通信仕様を示すフローチャートである。ここでは、人検出装置３を複数備えるものとする。第一の人検出装置である人検出装置３（１）は、人を検出すると、人検出装置検出情報を含む人検知通知を照明コントローラ１に送信する（ステップＳ０１）。なお、ステップＳ０１において、人検知通知の信号には、人検出装置３（１）の識別情報としてＭＡＣアドレスが付加されている。また、ここでの人検出装置検出情報は、人が存在することを示す情報と、人の位置、人数、および照度の情報である。

【0126】

次に、照明コントローラ１が、受信した人検知通知を照明監視システム１１に送信する（ステップＳ０２）。次に、照明監視システム１１が、受信した人検知通知をクラウド２４に接続されたサーバ２５に送信する（ステップＳ０３）。サーバ２５が受信した人物検知通知に含まれる人検出装置検出情報は、クラウド２４が保有するデータベース９５に保存される。

【0127】

一方、ステップＳ０１で人検知通知を受信した照明コントローラ１は、人検出装置３（１）で検出された人の位置情報に基づき、該当エリアを受け持つ端末機６に対して制御指令を送信する（ステップＳ０４）。ここでの制御指令は、照明器具７の光源状態をＯＮにし、調光率と色温度を指定するものである。このように、照明コントローラ１は、人検知通知による人の位置情報に基づき、照明器具７をＯＮの状態に変更する制御を実施することができる。

【0128】

さらに、照明コントローラ１は、照明監視システム１１に対して変化通知を送信し、照明器具７の光源状態が変更されることを通知する（ステップＳ０５）。次に、照明監視システム１１が、受信した変化通知をサーバ２５に送信する（ステップＳ０６）。サーバ２５が受信した変化通知に含まれる情報は、データベース９５に保存される。

【0129】

人検出装置３（１）は、撮像範囲に人を検出したとして、自身のＭＡＣアドレスと初回通知であることを示す情報を付加した上述のビーコン信号（以下、第一無線信号と称する）を携帯端末機１０および第二の人検出装置である人検出装置３（２）に送信する（ステップＳ０７）。第一無線信号を受信した携帯端末機１０は、人検出装置３（１）のＭＡＣアドレスと人検出装置検出情報、電波の強度を示す受信レベルを記憶する。

【0130】

一方、第一無線信号を受信した人検出装置３（２）は、自身のＭＡＣアドレスと、２回目通知であることを示す情報を付加したビーコン信号（以下、第二無線信号と称する）を携帯端末機１０に送信する（ステップＳ０８）。このように、本開示では、第一無線信号を送信した人検出装置３を除く装置が第二無線信号を送信する仕組みが取り入れられている。第二無線信号を受信した携帯端末機１０は、人検出装置３（２）のＭＡＣアドレスと人検出装置検出情報、受信レベルを記憶する。

【0131】

携帯端末機１０は、第一無線信号および第二無線信号の受信レベルから３点測位方式により、人検出装置３（１）および人検出装置３（２）が検出した人の位置を特定する処理（以下、特定処理と称する）を実行する。特定処理により特定された人の位置から、該人が携帯端末機１０の所有者であると判断された場合、携帯端末機１０は、該人に係る個人情報をサーバ２５に通知する（ステップＳ０９）。なお、ステップＳ０９の個人情報の通知においては、人検出装置３（１）および人検出装置３（２）のＭＡＣアドレスの情報（以下、装置識別情報と称する）も同時に通知される。

【0132】

サーバ２５は、携帯端末機１０から通知された個人情報、および装置識別情報をクラウド２４のデータベース９５に保存する。これにより、サーバ２５が行う上述の学習処理において、人検出装置検出情報に好適な照明条件を、個人情報と紐づけて学習データに学習させることができる。

【0133】

さらにサーバ２５は、携帯端末機１０から通知された個人情報、装置識別情報、およびステップＳ０３で取得した人検出装置検出情報を照明監視システム１１に通知する（ステップＳ１０）。照明監視システム１１は受信した情報を監視画面に表示する。

【0134】

なお、ステップＳ１１からステップＳ２０は、人検出装置３（２）が先に人を検出した場合のフローチャートである。これは上述の人検出装置３（１）が先に人を検出した場合と同様であるため説明は省略する。

【0135】

以上説明したように、本開示の統合管理システム３００においては、人検出装置３から送信される第一無線信号および第二無線信号に基づき、携帯端末機１０が検出された人の個人情報の送信を行う。個人情報を受信したサーバ２５は、人検出装置検出情報とともに個人情報を記憶し、個人情報を活用した学習処理を実施する。

【0136】

〈変形例〉
なお、図１０においては第一無線信号および第二無線信号を用いて携帯端末機１０から個人情報を取得する方法を説明した。しかしながら、クラウド２４にて人検出装置３のＭＡＣアドレス情報と個別情報とをリンクすることで同じ効果が得られる。したがって、無線モジュール４９は使用せずともよい。

【0137】

なお、図１０においては、サーバ２５が、学習処理を実施することを説明した。学習処理の結果を利用して、ステップＳ１０またはステップＳ２０の後に、学習済光源状態選択処理を行い、照明監視システム１１または照明コントローラ１に対して照明状態を変更するように指示を行ってもよい。

【0138】

図１１は、本開示の統合管理システム３００において、照明制御システム１００および空調制御システム２００をサーバ２５に連携させる通信仕様を示す図である。まず、照明監視システム１１に対してセキュリティ解錠通知が送信される（ステップＳ５０）。ここで、セキュリティ解除通知は、例えば、人がセキュリティを解除して建物に入ったことを示す通知であり、セキュリティシステムにより送信されるものである。

【0139】

次に、照明監視システム１１は、照明コントローラ１に対してシーン１を実現するための制御信号を送信する（ステップＳ５１）。ここで、シーン１とは、たとえば、照明器具７の調光率が５％の状態である。

【0140】

照明コントローラ１は、シーン１の制御信号に従い、あらかじめ指定された端末機６に対して、調光率５％、色温度６０００Ｋの制御指令を送信する（ステップＳ５２）。さらに、照明監視システム１１は、空調監視システム２０に対して、あらかじめ設定された運転条件で運転を開始するように制御する（ステップＳ５３）。なお、運転条件とは、たとえば、室温２７℃、送風弱、換気弱といった条件である。

【0141】

空調監視システム２０は照明監視システム１１から通知された運転条件に基づき、室外機２１と室内機２２を運転制御する（ステップＳ５４）。

【0142】

人検出装置３（１）は、図１０の説明と同様に、人を検出すると、人検出装置検出情報を含む人検知通知を照明コントローラ１に送信する（ステップＳ５５）。なお、人検知通知の信号には、人検出装置３（１）のＭＡＣアドレスが付加されている。また、ここでの人検出装置検出情報は、人が存在することを示す情報と、その位置、および人数の情報である。

【0143】

次に、照明コントローラ１が、受信した人検知通知を照明監視システム１１に送信する（ステップＳ５６）。次に、照明監視システム１１が、受信した人検知通知をクラウド２４に接続されたサーバ２５に送信する（ステップＳ５７）。サーバ２５が受信した人検知通知に含まれる人検出装置検出情報は、クラウド２４が保有するデータベース９５に保存される。

【0144】

一方、ステップＳ５５で人検知通知を受信した照明コントローラ１は、人検出装置３で検出された人の位置情報に基づき、該当エリアを受け持つ端末機６に対して制御指令を送信する（ステップＳ５８）。ここでの制御指令は、照明器具７の光源状態をＯＮ、調光率を１００％、色温度を６０００Ｋに指定するものである。このように、人検出装置３が設置された部屋において人が検出されるに伴い、当該部屋の照明器具７の調光率を５％から１００％に上昇させるように制御することができる。

【0145】

さらに、照明コントローラ１は、照明監視システム１１に対して変化通知を送信し、照明器具７の光源状態が変更されることを通知する（ステップＳ５９）。次に、照明監視システム１１が、受信した変化通知をサーバ２５に送信する（ステップＳ６０）。サーバ２５が受信した変化通知に含まれる情報は、データベース９５に保存される。

【0146】

次に、サーバ２５は、ステップＳ５７で取得した人検出装置検出情報、および気象情報に基づき室内機２２および室外機２１の好適な運転状態を学習データから選択する。すなわち、学習済運転状態選択処理を実行する。さらに、選択した運転状態を空調監視システム２０に送信する（ステップＳ６１）。なお、選択された運転状態とは、たとえば、室温２８℃、送風強、換気強といった条件である。

【0147】

空調監視システム２０はサーバ２５から通知された運転状態に基づき、室外機２１と室内機２２を運転制御する（ステップＳ６２）。

【0148】

以上説明したように、本開示の統合管理システム３００においては、照明監視システム１１と空調監視システム２０とがサーバ２５に接続されている。これにより、サーバ２５において、人検出装置検出情報に好適な運転状態を選択し、空調制御を行うことができる。

【0149】

以上説明したように、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な空調環境を実現することができる空調制御システムを提供可能である。

【0150】

また、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させ、検出した位置の情報に応じて好適な照明環境を実現することができる統合管理システムを提供可能である。

【0151】

実施の形態５
図１２は、本開示の実施の形態５に係る照明制御システム４００の構成例を示す図である。照明制御システム４００は、照明制御システム１００と同様であるが、人検出装置３と熱型人検出装置５が通信線２ではなく電源供給可能なＰＯＥ（Ｐｏｗｅｒ Ｏｖｅｒ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、登録商標）－ＨＵＢ１３を介して照明監視システム１１に接続されている。これにより、人検出装置３と熱型人検出装置５は、照明監視システム１１とＬＡＮ通信することが可能となる。

【0152】

人検出装置３と熱型人検出装置５が取得した画像データをＬＡＮ通信により照明監視システム１１に送信することで、照明監視システム１１において、画像データをモニタすることが可能となり、照明監視システム１１にセキュリティ機能を付加することができる。

【0153】

なお、人検出装置３が照明監視システム１１に通知する人検知通知の通信シーケンスは、図１１の場合と異なるが、機能は同じであるためここでは省略する。熱型人検出装置５についても同様である。

【0154】

図１３は、本開示の実施の形態５に係る照明制御システム４００において、照明監視システム１１が人検出装置３の位置を特定する様子を示す図である。照明監視システム１１の監視画面には、図１３のようにフロアのレイアウト図が表示される。そこでは、システム機器１２に含まれる各種機器のアイコンなども配置され、それらの運転状態を監視、操作することが可能である。

【0155】

以下では、照明監視システム１１が複数の人検出装置３の設置位置を特定し、上述のレイアウト図に人検出装置３のアイコンを配置する方法を説明する。ただしここでは、８個の人検出装置３（１）、人検出装置３（２）、・・・人検出装置３（８）がそれぞれ７．２ｍ×７．２ｍの位置判定範囲９７を撮像するために部屋の天井に設置されているとする。これら８個の人検出装置３は、各々の位置判定範囲９７が重複しない様に設置されていることが好ましい。また、各々の人検出装置３の撮像画像９０は１６ｍ×１６ｍであり、位置判定範囲９７は撮像画像９０内の７．２ｍ×７．２ｍの範囲であるとする。

【0156】

まず、照明監視システム１１が全ての人検出装置３を配置モードに切り替える。次に、設置位置の絶対座標が既知である人検出装置３（１）（以下、特定済人検出装置と称する）から、設置位置の絶対座標の情報を受け付ける。設置位置の絶対座標は、所定の開始ポイントを原点とする二次元座標で表示される。例えば、部屋の入口の開始ポイントに対して、人検出装置３（１）の絶対座標が（０，３８０）である場合、人検出装置３（１）は入口の真下３８０ｃｍの位置に設置されていることを意味する。

【0157】

さらに、入室した人物９８が入口から移動し、特定済人検出装置３（１）で検出される。照明監視システム１１は、特定済人検出装置３（１）により検出された人の人物特定位置９６（１）を収集する。このとき、人物特定位置９６（１）が（－６８０,－８０）であったとする。なお、以降では特定済人検出装置３（１）により検出された人の人物特定位置９６（１）を第一位置情報と称する。

【0158】

さらに、照明監視システム１１は、第一位置情報が示す位置に該人が存在した際に、該人を検出した人検出装置３を、設置位置の絶対座標が未知である人検出装置３（２）、…人検出装置３（８）の中から捜索し、未特定人検出装置として特定する。図１３においては、人物９８は、特定済人検出装置３（１）と人検出装置３（３）の間を通っている。したがって、捜索の結果、未特定人検出装置３（３）が特定される。

【0159】

次に、第一位置情報が示す位置に該人が存在した際に、未特定人検出装置３（３）が検出した該人の人物特定位置９６（３）を受け付ける。ここでは、人検出装置３（３）における人物特定位置９６（３）が（７４０,－８０）であったとする。なお、以降では未特定人検出装置３（３）が検出した該人の人物特定位置９６（３）を第二位置情報と称する。

【0160】

さらに、照明監視システム１１は、第一位置情報と第二位置情報から、未特定人検出装置３（３）の設置位置の絶対座標を特定する。この結果、未特定人検出装置３（３）の位置は特定済人検出装置３（１）の左横４２０ｃｍの位置に設置されていると特定される。これに伴い、照明監視システム１１は、未特定人検出装置３（３）を特定済人検出装置３（１）へと変更する。

【0161】

他の人検出装置３についても、人物９８が移動ルート９９を移動した際の人物特定位置９６の情報に基づき、設置位置の絶対座標が順に特定される。

【0162】

照明監視システム１１は、特定された人検出装置３の設置位置の絶対座標の情報に基づき、レイアウト図に人検出装置３のアイコンを自動配置し、配置モードを終了する。

【0163】

このように本開示の照明監視システム１１は、各々の人検出装置３の配置を自動的に特定する機能を備える。これにより、複数の人検出装置３の情報を一括して照明監視システム１１で管理し、撮像画像９０を確認する事ができる。また、ユーザによる位置判定範囲９７の設定時もレイアウト図を確認しながら隙間、重複が無いように設定することが可能となる。

【0164】

〈変形例〉
なお、図１３の説明では、照明監視システム１１が各々の人検出装置３の配置を自動的に特定し、監視画面上に人検出装置３のアイコンを配置することを説明した。しかしながら、照明監視システム１１に限らず、任意の監視システムにおいて実行してもよい。これにより、任意の監視システムに対してセキュリティ機能を具備させることができる。

【0165】

上述の説明では、位置判定範囲９７を７．２ｍ×７．２ｍとしたが６．４ｍ×６．４ｍまたは９ｍ×９ｍなど、照明監視システム１１が任意に範囲を切替えられるように運用してもよい。

【0166】

以上説明したように、本実施の形態によれば、人の位置の検出精度を向上させることができる人検出装置を備えた監視システムを提供可能である。

【符号の説明】

【0167】

１ 照明コントローラ、２ 通信線、３ 人検出装置、４ 人感センサ、５ 熱型人検出装置、６ 端末機、７ 照明器具、８ 壁スイッチ、９ 赤外線設定器、１０ 携帯端末機、１１ 照明監視システム、１２ システム機器、１３ ＰＯＥ－ＨＵＢ、２０ 空調監視システム、２１ 室外機、２２ 室内機、２３ リモコン、２４ クラウド、２５ サーバ、２６ 群管理システム、２７ ＶＰＮ、３０ 通信回路／電源回路、３１ カメラ部、３２ 画像入力部、３３ 画像生成部、３４ 外乱判定部、３５ 旧画像データ、３６ 最新画像データ、３７ 同一画像判定部、３８ 照度推定部、３９ 微動検出部、４０ 静止領域判定部、４１ 動き検知部、４２ 位置判定部、４３ カメラ情報、４４ 人数検知部、４５ トラッキング判定部、４６ 不揮発メモリ、４７ 通信処理部、４８ ビーコン処理部、４９ 無線モジュール、５０ 赤外線通信部、５１ 発光／受光素子、５２ 画像処理部、６０ 通信回路／電源回路、６１ カメラ部、６２ 画像入力部、６３ 画像生成部、６４ 最新画像データ、６５ 基準画像データ、６６ 外乱判定部、６７ 温度推定部、６８ 画像処理部、６９ 人検知部、７０ 人判定部、７１ 位置判定部、７２ 異常温度判定部、７３ カメラ情報、７４ トラッキング判定部、７５ 人数検知部、７６ 不揮発メモリ、７７ 通信処理部、７８ ビーコン処理部、７９ 無線モジュール、８０ 発光／受光素子、８１ 赤外線通信部、９０ 撮像画像、９１ 非活動領域、９２ 人物検知枠、９３ 頭部、９４ 足元部、９５ データベース、９６ 人物特定位置、９７ 位置判定範囲、９８ 人物、９９ 移動ルート、１００ 照明制御システム、２００ 空調制御システム、３００ 統合管理システム、４００ 照明制御システム

【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】