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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-10-10
(45)【発行日】2024-10-21
(54)【発明の名称】空間温度推定システム
(51)【国際特許分類】
G01K 13/02 20210101AFI20241011BHJP
G01B 11/24 20060101ALI20241011BHJP
G01J 5/48 20220101ALI20241011BHJP
【ＦＩ】
G01K13/02
G01B11/24 K
G01B11/24 B
G01J5/48 A
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021563767
(86)(22)【出願日】2020-10-16
(86)【国際出願番号】 JP2020039188
(87)【国際公開番号】W WO2021117343
(87)【国際公開日】2021-06-17
【審査請求日】2023-06-13
(31)【優先権主張番号】P 2019223242
(32)【優先日】2019-12-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002527
【氏名又は名称】弁理士法人北斗特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】島本 延亮
(72)【発明者】
【氏名】南 那由多
【審査官】櫻井 健太
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－０２８００６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－０９１２５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－２６１５６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０４－０００１４２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０３－２９１４４５（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／１６７２２２（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１５／１２２２０１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１５３０３２（ＵＳ，Ａ１）
【文献】永野秀明，外３名，“車室内標準モデルを用いた車室内環境予測に関する研究 －室内温熱環境形成寄与率を用いた乗員等価温度予測手法の構築－”，自動車技術会論文集，2018年，Ｖｏｌ．４９, Ｎｏ．１，８２－８８頁
【文献】吉冨透悟，外６名，“業務用ビルを対象とする液冷空調システムの開発（第１５報）ＣＲＩを用いたフロア全体のＰＭＶ分布の期間計算”，空気調和・衛生工学会平成２６年度大会（秋田）学術講演論文集，2014年，第３巻 空調システム編，１３７－１４０頁
【文献】笹本太郎，外３名，“室内温熱環境形成寄与率(CRI)を利用した室内温熱環境制御に関する研究 第１報 温度センサーと制御対象点の関係を記述するための数学的定式化”，日本建築学会環境系論文集，2004年，No. 586，Pages 33-38
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｆ２４Ｆ １１／００ － １１／８９
Ｇ０１Ｂ １１／００ － １１／３０
Ｇ０１Ｊ ５／４８
Ｇ０１Ｋ １／００ － １９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
室の天井、床及び複数の壁の少なくとも１面の温度を検出する温度検出手段と、前記少なくとも１面に関するＣＲＩ係数、及び前記温度検出手段で検出された前記温度を用いて、前記室の室内空間の空気の温度を推定する空間温度推定手段と、
前記室の間取りを推定する間取り推定手段と、を備え、
前記空間温度推定手段は、
間取りが異なる複数の前記室と一対一に対応する複数の前記ＣＲＩ係数を記憶し、
前記間取り推定手段の推定結果に応じて前記ＣＲＩ係数を変更し、
前記間取り推定手段は、
前記室の間取りを含む熱画像を取得する熱画像取得手段を複数含み、
前記複数の熱画像取得手段の各々で取得された熱画像を画像合成し、画像合成した熱画像に基づいて前記室の間取りを推定する、
空間温度推定システム。
【請求項2】
前記温度検出手段は、前記天井、前記床及び前記複数の壁のうち、互いに異なる向きを向いた２つ以上の面の温度をそれぞれ検出する、請求項１に記載の空間温度推定システム。
【請求項3】
前記温度検出手段は、前記天井、前記床及び前記複数の壁のうち、互いに異なる向きを向いた３つ以上の面の温度をそれぞれ検出する、請求項１に記載の空間温度推定システム。
【請求項4】
前記温度検出手段は、赤外線アレイセンサである、請求項１～３の何れか１項に記載の空間温度推定システム。
【請求項5】
前記温度検出手段の検出方向を走査する走査装置を更に備える、請求項４に記載の空間温度推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、空間温度推定システムに関する。より詳細には、本開示は、ＣＲＩ（Contribution Ratio of Indoor Climate：温熱環境形成寄与率）係数を用いる空間温度推定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に記載の空気調和機は、熱画像取得部（サーモグラフィ）、演算部、及び制御部を備える。熱画像取得部は、空間の温度分布を表す熱画像を取得する。演算部は、熱画像取得部が取得した熱画像内における人に該当する領域を特定する。そして、演算部は、熱画像内における人に該当する領域の温度分布に基づいて空間に居る人の温度である人体温度を定め、人体温度と、人に該当する領域以外の領域の温度から得られる周囲温度との差分値に基づいて空間に居る人の温冷感を推定する。制御部は、演算部が推定した温冷感に基づいて、空気調和機の風量、風温、風向のうち少なくとも１つを制御する。
【0003】
特許文献１記載の空気調和機では、熱画像取得部（サーモグラフィ）によって取得された熱画像において、人に該当する領域以外の領域から得られる温度を、人の周囲の空間の温度とする。しかし、熱画像は、熱画像に映った熱的要因（壁、天井及び床など）の温度を表し、熱画像に映った空間の空気の温度を必ずしも表していない。このため、特許文献１に記載の空気調和機では、人の周囲の空間の空気の温度を適切に求められていない場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】国際公開第２０１５／１２２２０１号
【発明の概要】
【0005】
本開示は、簡単な計算で、室内空間の空気の温度を推定できる空間温度推定システムを提供することを目的とする。
【0006】
本開示の一態様の空間温度推定システムは、温度検出手段と、空間温度推定手段と、間取り推定手段と、を備える。前記温度検出手段は、室の天井、床及び複数の壁の少なくとも１面の温度を検出する。前記空間温度推定手段は、前記少なくとも１面に関するＣＲＩ係数、及び前記温度検出手段で検出された前記温度を用いて、前記室の室内空間の空気の温度を推定する。前記間取り推定手段は、前記室の間取りを推定する。前記空間温度推定手段は、間取りが異なる複数の前記室と一対一に対応する複数の前記ＣＲＩ係数を記憶し、前記間取り推定手段の推定結果に応じて前記ＣＲＩ係数を変更する。前記間取り推定手段は、前記室の間取りを含む熱画像を取得する熱画像取得手段を複数含み、前記複数の熱画像取得手段の各々で取得された熱画像を画像合成し、画像合成した熱画像に基づいて前記室の間取りを推定する。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
【0014】
空間温度推定システム１（図１参照）は、対象となる室の室内空間の温度分布を推定可能なシステムである。室内空間の温度分布とは、室内空間の各位置での空気の温度分布である。温冷感推定システム１００（図１参照）は、空間温度推定システム１によって推定された室内空間の温度分布を用いて、対象となる室内に居る人の温冷感を推定可能なシステムである。本実施形態では、温冷感推定システム１００は、推定した温冷感に基づいて、対象となる室内の温度を制御する空調装置を制御する。これにより、対象となる室内の温度が、室内に居る人が快適に感じる温度に自動的に制御される。
【0015】
なお、本実施形態では、空間温度推定システム１及び温冷感推定システム１００は、空調装置７の外部に配置されるが、空調装置７の内部に配置されてもよい。対象となる室は、建物内の室でもよいし、自動車（例えばバス）などの移動体内の室でもよい。
【0016】
空間温度推定システム１は、上述のように、対象となる室の室内空間の温度分布を推定可能である。より詳細には、空間温度推定システム１は、ＣＲＩ（Contribution Ratio of Indoor Climate：温熱環境形成寄与率）係数を用いて室内空間の各位置の空気の温度（気温）を推定可能である。
【0017】
ここで、本実施形態での室内空間の空気の温度（気温）の推定の考え方を説明する。室の間取りと室内の空気の流れとが決まると、吹出口（例えば空調装置）から吹き出された空気の流れが室内の或る位置に居る人に及ぼす影響は一定であると見なせる。このため、室内空間の或る位置の気温は、決められた室の間取り及び空気の流れの下での室の壁床温度といった熱的要因からの熱的影響度を足し合わせることで計算可能である。このような熱的影響度をＣＲＩ係数を用いて算出することで、室内空間の或る位置の気温を簡易に算出可能（推定可能）である。なお、熱的要因とは、熱源となる要因であり、例えば室の天井、床及び壁などである。
【0018】
すなわち、最初にＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics：数値流体力学）解析を用いて室内の気流分布を決定し、その気流分布に基づいて各熱的要因から室内の或る位置に寄与する熱的影響度を算出する。これにより、各熱的要因の温度が変化した場合でも、各熱的要因の温度変化による熱的影響度を足し合わせるだけで、或る位置での気温を算出可能である。
【0019】
具体的には、図２に示すように、空調装置７が設置された室Ｒ１０を想定する。この場合、室Ｒ１０内の或る位置Ｘでの気温θｘは、式１及び式２で計算可能である。なお、図２の例では、室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び周囲（例えば４つ）の壁Ｒ３～Ｒ６の計６つの面が熱的要因である。
【0020】
θｘ＝θｂ＋Δθｘ ・・・式１
Δθｘ＝Ｃｘ,１・θ０,１＋Ｃｘ,２・θ０,２＋・・・＋Ｃｘ,６・θ０,６ ・・・式２
ここで、θｂは、位置Ｘでの基準温度であり、本実施形態では例えば０（ゼロ）度に設定されている。Δθｘは、位置Ｘでの変化温度Δθｘである。すなわち、位置Ｘでの空気の温度θｘは、位置Ｘでの基準温度θｂと、位置Ｘでの変化温度Δθｘとの和で算出される。
Δθｘ＝Ｃｘ,１・θ０,１＋Ｃｘ,２・θ０,２＋・・・＋Ｃｘ,６・θ０,６ ・・・式２
ここで、θｂは、位置Ｘでの基準温度であり、本実施形態では例えば０（ゼロ）度に設定されている。Δθｘは、位置Ｘでの変化温度Δθｘである。すなわち、位置Ｘでの空気の温度θｘは、位置Ｘでの基準温度θｂと、位置Ｘでの変化温度Δθｘとの和で算出される。
【0021】
位置Ｘでの変化温度Δθｘは、各熱的要因からの熱的影響による温度である。位置Ｘでの変化温度Δθｘは、式２で与えられる。θ０,１～θ０,６はそれぞれ、各熱的要因（室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び４つの壁Ｒ３～Ｒ６）の変化温度である。Ｃｘ,１～Ｃｘ,６はそれぞれ、位置Ｘに対する各熱的要因に関するＣＲＩ係数であり、各熱的要因から位置Ｘへの変化温度の熱的寄与率を表す。なお、各熱的要因に関するＣＲＩ係数は、室Ｒ１０の間取りと室Ｒ１０内の気流分布が決まると、決まる値である。熱的要因の変化温度と、熱的要因に関するＣＲＩ係数との積によって、熱的要因から位置Ｘに寄与する熱的影響度が算出される。すなわち、位置Ｘでの変化温度Δθｘは、各熱的要因から位置Ｘに寄与する熱的影響度の和で算出される。そして、各熱的要因から位置Ｘに寄与する熱的影響度はそれぞれ、熱的要因の変化温度θ０,１～θ０,６と、熱的要因に関するＣＲＩ係数Ｃｘ,１～Ｃｘ,６との積で算出される。
【0022】
室Ｒ１０の間取りと空調装置７の設置位置とから、室Ｒ１０内の気流分布が決まる。そして、室Ｒ１０の間取りと室Ｒ１０内の気流分布（空調装置７の送風の気流分布）とから、各熱的要因に関するＣＲＩ係数が決まる。よって、各熱的要因の変化温度θ０,１～θ０,６を測定することで、測定した各熱的要因の変化温度θ０,１～θ０,６と、各熱的要因に関するＣＲＩ係数とから、或る位置Ｘでの変化温度Δθｘが決まる。この変化温度Δθｘと基準温度θｂとから、室内の或る位置Ｘでの温度が求まる。
【0023】
【0024】
温冷感推定システム１００は、空間温度推定システム１と、人位置検出部２と、平均放射温度算出部３と、温冷感指標算出部４（温冷感指標算出手段）と、温度目標値算出部５と、空調制御部６と、空調装置７とを備えている。空間温度推定システム１は、設定入力部２１と、熱画像取得部２２（温度検出手段、熱画像取得手段）と、ＣＲＩ係数決定部２３と、空間温度推定部２４（空間温度推定手段）とを備えている。なお、本実施形態では、空調装置７は、温冷感推定システム１００の構成に含まれるが、温冷感推定システム１００の構成に含まれなくてもよい。
【0025】
設定入力部２１は、操作者の操作入力によって、各種の設定情報（間取り情報及び設置位置情報）の入力を受け付ける。間取り情報は、対象となる室Ｒ１０の間取りに関する情報である。間取り情報は、例えば室Ｒ１０の床面形状（例えば縦長矩形、横長矩形又は正方形）及び床面積に関する情報である。なお、空調装置７の能力は、室Ｒ１０の床面積に応じて決めるため、本実施形態では、空調装置７の空調能力に関する情報（定格消費電力など）を空調装置７から取得して自動的に設定される。設定入力部２１は、室Ｒ１０の壁に設置されていてもよく、リモコン装置として構成されていてもよい。また、空調装置７のリモコン装置と兼用されていてもよい。
【0026】
設置位置情報は、室Ｒ１０内での空調装置７の設置位置に関する情報である。設置位置情報は、空調装置７の設置位置の高さ（床Ｒ２からの高さ）、及び空調装置７が設置された壁Ｒ３の左右方向の位置（左端、中央又は右端）に関する情報である。空調装置７の設置位置の高さは、室Ｒ１０の高さとおおよそ同じであり、本実施形態では、固定値（例えば２．２ｍ）に予め設定されている。以下、室Ｒ１０の間取り、空調装置７の設置位置、及び空調装置７の送風の速度及び風向を、まとめて「間取り条件」と記載する。
【0027】
なお、操作者が設定入力部２１から間取り情報及び設置情報を設定入力する代わりに、空間温度推定システム１が、例えば、熱画像取得部２２で取得された熱画像を用いて自動的に間取り情報及び設置情報を推定してもよい。この変形例については、後述する。
【0028】
ＣＲＩ係数決定部２３は、設定入力部２１に入力された間取り情報及び設置位置情報と、空調装置７の送風の速度及び風向の情報とに基づいて、室Ｒ１０の間取り条件を特定し、特定した間取り条件に対応したＣＲＩ係数を決定する。
【0029】
より詳細には、室Ｒ１０の間取り条件は、設定入力部２１に入力された間取り情報及び設置位置情報と、空調装置７の送風の速度及び風向とで特定される。間取り情報には、室Ｒ１０の床面形状（縦長矩形、横長矩形又は正方形）の情報が含まれ、設置位置情報には、空調装置７の設置位置（中央、左端又は右端）の情報が含まれている。空調装置７の送風の速度及び風向の情報は、空調装置７から取得可能である。本実施形態では、空調装置７の送風の速度及び風向の情報は、代表的な風速及び風向をＣＲＩ係数決定部２３に予め設定されており、その設定値が用いられる。室Ｒ１０の取り得る間取りの数は、例えば、横長矩形、縦長矩形及び正方形の計３つであり、空調装置７の取り得る設置位置の数は、例えば、左端、右端及び中央の計３つである。空調装置７の送風の取り得る速度は、例えば予め設定された設置値の１つであり、空調装置７の送風の取り得る風向は、例えば予め設定された設定値の１つである。よって、本実施形態では、室Ｒ１０の取り得る間取り条件の数は、例えば９個（＝３×３×１×１）である。ＣＲＩ係数は、間取り条件ごとに決まるため、本実施形態では、例えば９組のＣＲＩ係数が存在する。
【0030】
ＣＲＩ係数決定部２３は、複数組（本実施形態では９組）のＣＲＩ係数を所定の記憶部に保存している。複数組のＣＲＩ係数は、室Ｒ１０の取り得る複数の間取り条件に１対１に対応している。そして、ＣＲＩ係数決定部２３は、設定入力部２１に入力された間取り情報及び設置位置情報と、空調装置７の送風の速度及び風向の情報とに基づいて室Ｒ１０の間取り条件を特定する。そして、ＣＲＩ係数決定部２３は、複数組のＣＲＩ係数の中から、特定した間取り条件に対応したＣＲＩ係数の組を選択（決定）する。
【0031】
すなわち、本実施形態では、特定された間取り条件に基づいてＣＲＩ係数が算出される代わりに、予め用意された複数組のＣＲＩ係数の中から、特定された間取り条件に対応したＣＲＩ係数の組が選択（決定）される。これにより、室Ｒ１０の空間温度推定の処理負担を軽減できると共にＣＲＩ係数をより速く決定できる。また、間取り条件に応じてＣＲＩ係数が変更されるため、より精度よく、室Ｒ１０の室内空間の空気の温度を推定できる。
【0032】
熱画像取得部２２は、室Ｒ１０の各面（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６）の何れか１面以上の面を含む熱画像を取得（すなわち撮像）する。熱画像取得部２２は、例えば、空調装置７に設置されるか、又は空調装置７の周囲に設置されている。熱画像は、例えば、画像に映る被写体（熱的要因）の温度を画素毎に測定して、各画素を温度に応じて色分けして表した温度分布画像である。この熱画像から、各熱的要因（室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６）の変化温度を測定可能である。本実施形態では、例えば、４面（床Ｒ２と、空調装置７が設置された壁Ｒ３以外の３つの壁Ｒ４～Ｒ６）を含む画像を取得する。熱画像取得部２２は、例えば、赤外線アレイセンサであってもよい。赤外線アレイセンサは、複数の赤外線受光素子を縦横に配置させたセンサである。熱画像取得部２２は、室Ｒ１０の各面（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６）の何れか１面以上の面の温度を検出する温度検出手段である。
【0033】
なお、室Ｒ１０の各面（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６）は、互いに異なる向きを向いている。本実施形態では、熱画像取得部２２、互いに異なる向きを向いた４面を含む熱画像を取得するが、互いに異なる向きを向いた３面以上、又は２面以上を含む熱画像を取得してもよい。なお、熱画像が含む面が多いほど室Ｒ１０の室内空間の温度分布の推定精度をより向上させることができる。
【0034】
人位置検出部２は、熱画像取得部２２で取得された熱画像に基づいて、室Ｒ１０内に居る人の位置Ｘを検出する。より詳細には、人位置検出部２は、人に該当する温度及びその温度分布の形状などに基づいて、熱画像において人に該当する領域を特定し、特定した領域に基づいて、室Ｒ１０に居る人の位置Ｘを検出する。例えば、特定した領域内の所定位置が人の位置Ｘとして用いられる。
【0035】
空間温度推定部２４は、室Ｒ１０の室内空間の空気の温度（気温）を推定する。より詳細には、空間温度推定部２４は、室Ｒ１０の各熱的要因（天井Ｒ１、床及Ｒ２び４つの壁Ｒ３～Ｒ６）の変化温度と、人位置検出部２の検出結果（すなわち室Ｒ１０に居る人の位置）と、ＣＲＩ係数決定部２３で決定されたＣＲＩ係数とを用いて、室Ｒ１０の室内空間の或る位置Ｘの気温として、室Ｒ１０に居る人の位置での気温を推定する。
【0036】
更に詳細には、空間温度推定部２４は、熱画像取得部２２で取得された熱画像を用いて、室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度を検出する。具体的には、空間温度推定部２４は、間取り情報に基づいて室Ｒ１０の間取り（床面積及び床面形状）を特定する。そして、空間温度推定部２４は、特定した間取りに基づいて、室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６と熱画像の各領域との対応関係（すなわち天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６が熱画像のどの領域に映っているか）を特定する。すなわち、熱画像の撮像方向は特定されているため、室Ｒ１０の間取りが特定されれば、熱画像の構図（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６の熱画像上の映込領域）が特定可能である。
【0037】
本実施形態では、熱画像には、室Ｒ１０の床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６が映り、天井Ｒ１及び壁Ｒ３は映らない。このため、熱画像からは、床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６の４面の変化温度が検出され、天井Ｒ１及び壁Ｒ３の変化温度は検出されない。この場合は、天井Ｒ１及び壁Ｒ３からの熱的寄与量は無いと見なされる。なお、演算処理上は、天井Ｒ１及び壁Ｒ３の変化温度はゼロと見なされてもよい。
【0038】
そして、空間温度推定部２４は、検出した室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度と、人位置検出部２で検出された人の位置と、ＣＲＩ係数決定部２３で決定されたＣＲＩ係数（上記人の位置Ｘにおける室Ｒ１０の各熱的要因に関するＣＲＩ係数）とから、室Ｒ１０に居る人の位置Ｘの気温を算出（推定）する。具体的には、空間温度推定部２４は、室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度と、上記の人の位置Ｘにおける各熱的要因に関するＣＲＩ係数とを掛け合わせて各熱的要因からの熱的影響度を算出し、算出した各熱的影響度を足し合わせる。この結果、上記の人の位置Ｘでの変化温度が算出される。そして、空間温度推定部２４は、人の位置Ｘでの基準温度と人の位置Ｘでの変化温度とを足し合わせて、人の位置Ｘでの気温を算出（推定）する。
【0039】
平均放射温度算出部３は、室Ｒ１０に居る人の位置（すなわち人位置検出部２で検出された人の位置）Ｘでの平均放射温度（ＭＲＴ：Mean Radiant Temperature）を算出する。平均放射温度とは、室Ｒ１０の各熱的要因（天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６）から放射される熱（放射熱）の平均値を温度表示で表した値である。より詳細には、平均放射温度算出部３は、設定入力部２１に入力された間取り情報及び設置位置情報と、熱画像取得部２２で取得された熱画像とに基づいて、空間温度推定部２４の場合と同様に、室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度を検出する。そして、平均放射温度算出部３は、検出した各熱的要因の変化温度に基づいて、各熱的要因からの放射熱による室１０に居る人の位置Ｘでの平均放射温度を算出する。
【0040】
温冷感指標算出部４は、室Ｒ１０に居る人（人位置検出部２で検出された人）の温冷感を表す指標を算出する。本実施形態では、温冷感指標算出部４は、上記の指標として、例えばＰＭＶ（予測平均温冷感指標）を算出する。ＰＭＶは、上記の人に対する温熱６要素（気温、放射温度、相対湿度、風速、着衣量、活動量）から所定の演算式を用いて算出される。なお、ＰＭＶを算出するための所定の演算式は、周知の演算式であるため、その説明は省略する。
【0041】
なお、ＰＭＶは、例えば－３≦ＰＭＶ≦＋３の範囲の値である。このＰＭＶを用いた場合、算出されたＰＭＶが所定範囲（例えば－０．５以上且つ＋０．５以下）のとき、上記の人の温冷感は快適であると推定可能である。また、算出されたＰＭＶが上記所定範囲の下限値（例えば－０．５）よりも小さいとき、上記の人の温冷感は寒いと推定可能である。このとき、算出されたＰＭＶが上記所定範囲の下限値から小さいほど、寒さのレベルはより寒いと推定可能である。また、算出されたＰＭＶが上記所定範囲の上限値（＋０．５）よりも大きいとき、上記の人の温冷感は暑いと推定可能である。このとき、算出されたＰＭＶが上記所定範囲の上限値（＋０．５）から大きいほど、暑さのレベルはより暑く推定可能である。
【0042】
上記の温熱６要素のうち、気温は、上記の人の位置Ｘでの気温であり、この気温として空間温度推定部２４の推定結果が用いられる。放射温度は、上記の人の位置Ｘでの室Ｒ１０の各熱的要因からの放射温度であり、この放射温度として平均放射温度算出部３の算出結果が用いられる。相対湿度は、室Ｒ１０内の相対湿度であり、この相対湿度として、室Ｒ１０に設置された湿度センサの測定結果が用いられる。この湿度センサは、例えば空調装置７に備えられた湿度センサであってもよい。風速は、上記の人の位置Ｘでの風速であり、この風速として、空調装置７の送風の風速が用いられてもよい。空調装置７の送風の風速の情報は、空調装置７から取得可能である。空調装置７の送風の風速は、空調装置７の風速の代表的な風速を用いてもよい。着衣量は、上記の人の着衣量であり、この着衣量として、温冷感指標算出部４に予め設定された着衣量の代表値が用いられる。活動量（すなわち代謝量）は、上記の人の活動量であり、この活動量として、温冷感指標算出部４に予め設定された活動量の代表値が用いられる。
【0043】
温度目標値算出部５は、温冷感指標算出部４の算出結果に基づいて、空調装置７の空調の温度目標値を算出する。より詳細には、温度目標値算出部５は、温冷感指標算出部４で算出されたＰＭＶが上記所定範囲（例えば－０．５以上且つ＋０．５以下）内である場合は、空調装置７の空調の温度目標値を現在の温度目標値に維持（再設定）する。温度目標値算出部５は、温冷感指標算出部４で算出されたＰＭＶが上記所定範囲の上限値（例えば＋０．５）よりも大きい場合は、空調装置７の空調の温度目標値を、現在の温度目標値と比べてＰＭＶが大きいほど小さい値に変更（設定）する。温度目標値算出部５は、温冷感指標算出部４で算出されたＰＭＶが上記所定範囲の下限値（－０．５）よりも小さい場合は、空調装置７の空調の温度目標値を、現在の温度目標値と比べてＰＭＶが小さいほど大きい値に変更（設定）する。
【0044】
空調制御部６は、温度目標値算出部５で設定された温度目標値に基づいて、空調装置７を制御する。より詳細には、空調装置７は、室Ｒ１０内の気温が空調装置７に設定された設定温度に近づくように、空調装置７から送風される風の温度を制御する。空調制御部６は、上記の設定温度を、温度目標値算出部５で設定された温度目標値に設定することで、室Ｒ１０内の気温を、室Ｒ１０に居る人が快適に感じる温度に制御する。
【0045】
空調装置７は、上述のように、室Ｒ１０内の気温を、空調装置７に設定された設定温度に近づくように、空調装置７から送風される風の温度を制御する。より詳細には、空調装置７は、室Ｒ１０内の気温を検出する温度センサを有し、その温度センサの検出温度が設定温度に近づくように、空調装置７から送風される風の温度を制御する。また、空調装置７は、室Ｒ１０内の湿度を、空調装置７に設定された設定湿度に近づくように、空調装置７から送風される風の湿度を制御する。より詳細には、空調装置７は、室Ｒ１０内の湿度を検出する湿度センサを有し、その湿度センサの検出温度が設定湿度に近づくように、空調装置７から送風される風の湿度を制御する。
【0046】
【0047】
本実施形態では、空間温度推定部２４は、設定入力部２１に入力された設置位置情報（空調装置７の設置位置の情報）に基づいて、熱画像取得部２２で取得された熱画像の構図（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６の映込領域）を特定する。具体的には、図３に示すように、空調装置の設置位置Ｐ１が「中央」（壁Ｒ３の上部の中央）ＰＳ１である場合は、図４Ａに示すように、熱画像Ｇ１の構図は、床Ｒ２及び壁Ｒ５が熱画像Ｇ１における左右方向の中央に配置するように特定される。そして、この特定された構図に基づいて、空間温度推定部２４は、各熱的要因（床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６）の変化温度を検出する。
【0048】
また、図３に示すように、空調装置７の設置位置Ｐ１が「右端」（壁Ｒ３の上部の右端）ＲＲ１である場合は、図４Ｂに示すように、熱画像Ｇ１の構図は、床Ｒ２及び壁Ｒ５が熱画像Ｇ１における左右方向の中央よりも左寄りに配置するように特定される。そして、この特定された構図に基づいて、空間温度推定部２４は、各熱的要因（床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６）の変化温度を検出する。
【0049】
また、図３に示すように、空調装置７の設置位置Ｐ１が「左端」（壁Ｒ３の上部の左端）ＲＬ１である場合は、図４Ｃに示すように、熱画像Ｇ１の構図は、床Ｒ２及び壁Ｒ５が熱画像Ｇ１の中央よりも右寄りに配置するように特定される。そして、この特定された構図に基づいて、空間温度推定部２４は、各熱的要因（床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６）の変化温度を検出する。
【0050】
次に図５を参照して、温冷感推定システム１００の動作を説明する。
【0051】
まず、設定入力部２１に間取り情報及び設定位置情報が入力される（Ｓ１）。そして、ＣＲＩ係数決定部２３が、設定入力部２１に入力された間取り情報及び設置位置情報と、空調装置７から取得された空調装置７の送風の速度及び風向の情報とに基づいて、室Ｒ１０の間取り条件を特定する。そして、ＣＲＩ係数決定部２３は、予め設定された複数組のＣＲＩ係数の内から、特定した間取り条件に対応したＣＲＩ係数の組を決定する（Ｓ２）。
【0052】
そして、熱画像取得部２２が、室Ｒ１０の各面（天井Ｒ１、床Ｒ２及び壁Ｒ３～Ｒ６）の何れか１面以上の面（例えば床Ｒ２及び壁Ｒ４～Ｒ６の４面）を含む熱画像を取得する（Ｓ３）。そして、人位置検出部２が、熱画像取得部２２で取得された熱画像に基づいて、室Ｒ１０内に居る人の位置Ｘを検出する（Ｓ４）。
【0053】
そして、空間温度推定部２４が、室Ｒ１０の各熱的要因（天井Ｒ１、床及Ｒ２び４つの壁Ｒ３～Ｒ４）の変化温度と、人位置検出部２の検出結果（すなわち室Ｒ１０に居る人の位置Ｘ）と、ＣＲＩ係数決定部２３で決定されたＣＲＩ係数とを用いて、室Ｒ１０に居る人の位置Ｘでの気温を推定する（Ｓ５）。
【0054】
なお、上記の「室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度」は、空間温度推定部２４が、設定入力部２１に入力された上記の間取り情報及び設置位置情報に基づいて熱画像取得部２２で取得された熱画像の構図（天井Ｒ１、床Ｒ２、壁Ｒ３～Ｒ６の映込領域）を特定し、その構図が特定された熱画像から検出する。そして、平均放射温度算出部３が、構図の特定された熱画像に基づいて、室Ｒ１０に居る人の位置（人位置検出部２で検出された位置）Ｘでの平均放射温度（ＭＲＴ）を算出する（Ｓ６）。
【0055】
そして、温冷感指標算出部４が、空間温度推定部２４で推定された上記の人の居る位置Ｘの気温と、平均放射温度算出部３で算出された上記の人の居る位置Ｘの平均放射温度と、空調装置７から送風される風の風速と、室Ｒ１０の湿度と、上記の人の着衣量及び活動量とに基づいて、上記の人の温冷感を表す温冷感指標としてＰＭＶを算出する（Ｓ７）。そして、温度目標値算出部５が、温冷感指標算出部４の算出結果に基づいて、空調装置７の空調の温度目標値を算出し（Ｓ８）、空調制御部６が、温度目標値算出部５で算出された温度目標値に基づいて、空調装置７を制御する（Ｓ９）。
【0056】
以上のように、本実施形態に空間温度推定システム１によれば、室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の少なくとも１面の温度と、上記の天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数とを用いて、室Ｒ１０の室内空間の空気の温度を推定する。このため、各熱的要因（天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６）の温度が変化した場合でも、各熱的要因の温度変化による影響（熱的寄与量）を足し合わせるだけで（すなわち簡単な計算で）、室Ｒ１０の室内空間の空気の温度を推定できる。
【0057】
また、本実施形態に係る温冷感推定システム１００によれば、上記の空間温度推定システム１を用いて、室Ｒ１０に居る人の温冷感をより精度よく推定することができる。
【0058】
（変形例）
以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。また、空間温度推定システム１と同様の機能は、空間温度推定方法又はコンピュータプログラムで具現化されてもよい。また、温冷感推定システム１００と同様の機能は、温冷感推定方法又はコンピュータプログラムで具現化されてもよい。
以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。また、空間温度推定システム１と同様の機能は、空間温度推定方法又はコンピュータプログラムで具現化されてもよい。また、温冷感推定システム１００と同様の機能は、温冷感推定方法又はコンピュータプログラムで具現化されてもよい。
【0059】
一態様に係る空間温度推定方法は、検出工程と、空間温度推定工程と、を備える。検出工程は、室Ｒ１０の天井、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の少なくとも１面の温度を検出する。空間温度推定工程は、上記の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数を有し、検出工程で検出された温度と上記のＣＲＩ係数とを用いて、室Ｒ１０の室内空間の空気の温度を推定する。
【0060】
一態様に係る温冷感推定方法は、上記の空間温度推定方法を用いた温冷感推定方法である。温冷感推定方法は、人位置検出工程と、温冷感推定工程と、を備える。人位置検出工程は、室Ｒ１０内に居る人の位置Ｘを検出する。温冷感推定工程は、上記の空間温度推定方法で推定された人の位置Ｘでの空気の温度を用いて、人の温冷感を表す指標を算出する。
【0061】
一態様に係るコンピュータプログラムは、上記の空間温度推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。
【0062】
一態様に係るコンピュータプログラムは、上記の温冷感推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。
【0063】
以下に説明する変形例では、上記の実施形態と異なる点を中心に説明する。また、以下の変形例では、上記の実施形態と同じ部分については、同じ符号を付して説明を省略する場合がある。
【0064】
（変形例１）
本変形例は、図６に示すように、上記の実施形態において、設定入力部２１の代わりに、間取り推定部２５を備えている。間取り推定部２５は、熱画像取得部２２で取得された熱画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。すなわち、本変形例では、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置は、使用者が設定入力部２１に入力するのではなく、間取り推定部２５によって上記の熱画像から推定される。なお、熱画像取得部２２（温度検出手段）と間取り推定部２５は、間取り推定手段４０を構成している。本変形例では、熱画像取得部２２は、室Ｒ１０の間取りを含む熱画像を取得する。本変形例では、熱画像取得部２２は、赤外線アレイセンサであってもよい。
本変形例は、図６に示すように、上記の実施形態において、設定入力部２１の代わりに、間取り推定部２５を備えている。間取り推定部２５は、熱画像取得部２２で取得された熱画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。すなわち、本変形例では、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置は、使用者が設定入力部２１に入力するのではなく、間取り推定部２５によって上記の熱画像から推定される。なお、熱画像取得部２２（温度検出手段）と間取り推定部２５は、間取り推定手段４０を構成している。本変形例では、熱画像取得部２２は、室Ｒ１０の間取りを含む熱画像を取得する。本変形例では、熱画像取得部２２は、赤外線アレイセンサであってもよい。
【0065】
間取り推定部２５は、熱画像に映る人の位置の履歴（人位置履歴）を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。なお、人位置履歴とは、一定期間にわたっての熱画像上にプロットした人の位置の集合である。熱画像における人の位置は、熱画像における床Ｒ２に該当する領域上に主に分布し、熱画像における壁Ｒ３～Ｒ６に該当する領域上には殆ど分布しない。この特性を利用すれば、熱画像から、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定可能である。
【0066】
より詳細には、間取り推定部２５は、熱画像から人に該当する領域（すなわち人）を検出し、一定期間にわたって、熱画像において人の位置の履歴（人位置履歴）を蓄積する。そして、間取り推定部２５は、蓄積した人位置履歴に基づいて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。
【0067】
具体的には、空調装置７の設置位置の推定は、下記のように行われる。すなわち、空調装置７の設置位置が「右端」（壁Ｒ３の上部の右端）ＰＲ１である場合（図３参照）は、人位置履歴が熱画像Ｇ１に重ねられると、図７Ａに示すように、熱画像Ｇ１の右側に人が全く存在しない人不在領域Ｆ１が発生する。したがって、間取り推定部２５は、熱画像Ｇ１の右側に人不在領域Ｆ１が発生している場合は、この領域Ｆ１を壁Ｒ６と推定し、熱画像Ｇ１での壁Ｒ６の映込位置から、空調装置７の設置位置を「右端」と推定する。また、空調装置７の設置位置が「中央」（壁Ｒ３の上部の中央）ＰＳ１である場合（図３参照）は、人位置履歴が熱画像Ｇ１に重ねられると、図７Ｂに示すように、熱画像Ｇ１の左右両側に人不在領域Ｆ２，Ｆ３が発生する。したがって、間取り推定部２５は、熱画像Ｇ１の左右両側にそれぞれ領域Ｆ２及び領域Ｆ３が発生している場合は、これら領域Ｆ２，Ｆ３を壁Ｒ４，Ｒ６と推定し、熱画像Ｇ１での壁Ｒ４，Ｒ６の映込位置から、空調装置７の設置位置は、「中央」と推定する。また、空調装置７の設置位置が「左端」（壁Ｒ３の上部の左端）ＰＬ１である場合（図３参照）は、人位置履歴が熱画像Ｇ１に重ねられると、図７Ｃに示すように、熱画像Ｇ１の左側に人不在領域Ｆ４が発生する。したがって、間取り推定部２５は、熱画像Ｇ１の左側に人不在領域Ｆ４が発生している場合は、この領域Ｆ４を壁Ｒ４と推定し、熱画像Ｇ１での壁Ｒ４の映込位置から、空調装置７の設置位置を「左端」と推定する。
【0068】
また、室Ｒ１０の間取りの推定は、下記のように行われる。すなわち、間取り推定部２５は、人位置履歴が重ねられた熱画像Ｇ１において、熱画像Ｇ１の下辺から上方向に最も離れた人の位置ＸＰ１と熱画像Ｇ１の下辺との間隔Ｈ１が床Ｒ２の奥行きＷ１（図３参照）であると推定する（図７Ａ～図７Ｃ参照）。室Ｒ１０の床面積は、上記の実施形態で述べた通り、空調装置７の空調能力から推定される。間取り推定部２５は、推定された床面積と奥行きＷ１とから、室Ｒ１０の横幅Ｗ２（図３参照）を推定し、推定した横幅Ｗ２と奥行きＷ１とから室Ｒ１０の床Ｒ２の床形状（横長矩形、縦長矩形又は正方形）を推定する。
【0069】
この変形例によれば、間取り推定部２５によって室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置が熱画像から推定されるため、使用者が室Ｒ１０の間取り情報及び空調装置７の設置位置情報を設定入力する必要がない。
【0070】
本変形例では、空間温度推定部２４は、間取り推定部２５で推定された室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置に応じて、空間温度推定で用いるＣＲＩ係数を変更する。
【0071】
（変形例２）
変形例１では、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置の推定の処理は全て、間取り推定部２５内（すなわち空間温度推定システム１内）で行われる。ただし、図８に示すように、熱画像Ｇ１を間取り推定部２５から通信回線網ＣＲ１（クラウド）を介して外部装置２７に送信し、外部装置２７で熱画像Ｇ１（図９Ａ）を復元（高解像度化）して復元画像Ｇ２（図９Ｂ）を生成してもよい。そして、その復元画像Ｇ２を外部装置２７から間取り推定部２５に返送し、間取り推定部２５でその復元画像Ｇ２に基づいて室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定してもよい。
変形例１では、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置の推定の処理は全て、間取り推定部２５内（すなわち空間温度推定システム１内）で行われる。ただし、図８に示すように、熱画像Ｇ１を間取り推定部２５から通信回線網ＣＲ１（クラウド）を介して外部装置２７に送信し、外部装置２７で熱画像Ｇ１（図９Ａ）を復元（高解像度化）して復元画像Ｇ２（図９Ｂ）を生成してもよい。そして、その復元画像Ｇ２を外部装置２７から間取り推定部２５に返送し、間取り推定部２５でその復元画像Ｇ２に基づいて室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定してもよい。
【0072】
この場合、復元画像Ｇ２では、復元によって例えば床Ｒ２の輪郭が明確に可視化される。間取り推定部２５は、例えば、復元画像Ｇ２の床Ｒ２の輪郭に基づいて、床Ｒ２と各壁Ｒ４～Ｒ６の境界線を推定して、復元画像Ｇ２の構図（床Ｒ２及び各壁Ｒ４～Ｒ６の映込領域）を特定する。そして、間取り推定部２５は、特定した構図から、空調装置７の設置位置（右端、中央又は左端）及び室Ｒ１０の間取り（縦長矩形、横長矩形又は正方形）を推定する。
【0073】
より詳細には、室Ｒ１０の間取り（床形状）は下記のように推定可能である。すなわち、間取り推定部２５は、特定した構図から室Ｒ１０の奥行きＷ１（図３参照）を求め、床Ｒ２の床面積と奥行きＷ１とから床Ｒ２の横幅Ｗ２（図３参照）を求め、求めた奥行きＷ１及び横幅Ｗ２から、床Ｒ２の床形状を求める。また、空調装置７の設置位置は下記のように推定可能である。すなわち、間取り推定部２５は、例えば、特定した構図における壁Ｒ５（すなわち空調装置７の正面の壁）の左右方向の位置に応じて、空調装置７の設置位置を推定する。
【0074】
この構成によれば、外部装置２７を用いて熱画像Ｇ１を復元し、間取り推定部２５は、復元画像Ｇ２を用いて室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定することができる。このため、より精度よく、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定できる。
【0075】
（変形例３）
本変形例に係る空間温度推定システム１は、図１０に示すように、上記の実施形態において、熱画像取得部２２（温度検出手段）の撮像方向（検出方向）を走査する走査装置２８を更に備える。走査装置２８は、回転軸部と、回転駆動源（例えば電動機）とを有する。回転軸部は、回転駆動源によって回転可能である。回転軸部には、熱画像取得部２２が固定されている。回転軸部の回転に伴って熱画像取得部２２が回転軸部の回りに回転し、熱画像取得部２２の撮像方向（検出方向）が例えば室Ｒ１０の左右方向に走査される。回転駆動源は、回転軸部を正転方向及び逆転方向に交互に回転させることで、熱画像取得部２２の撮像方向を左右方向に走査する。これにより、熱画像取得部２２の撮像範囲（検出範囲）をより広範囲に広げることができる。
本変形例に係る空間温度推定システム１は、図１０に示すように、上記の実施形態において、熱画像取得部２２（温度検出手段）の撮像方向（検出方向）を走査する走査装置２８を更に備える。走査装置２８は、回転軸部と、回転駆動源（例えば電動機）とを有する。回転軸部は、回転駆動源によって回転可能である。回転軸部には、熱画像取得部２２が固定されている。回転軸部の回転に伴って熱画像取得部２２が回転軸部の回りに回転し、熱画像取得部２２の撮像方向（検出方向）が例えば室Ｒ１０の左右方向に走査される。回転駆動源は、回転軸部を正転方向及び逆転方向に交互に回転させることで、熱画像取得部２２の撮像方向を左右方向に走査する。これにより、熱画像取得部２２の撮像範囲（検出範囲）をより広範囲に広げることができる。
【0076】
（変形例４）
本変形例は、図１１に示すように、変形例１において、複数の熱画像取得部２２（熱画像取得手段）と、画像合成部３１とを備えている。複数の熱画像取得部２２は、室Ｒ１０内の異なる領域（より詳細には室Ｒ１０の間取りの異なる領域）を撮像する。画像合成部３１は、複数の熱画像取得部２２の各々で取得された熱画像を画像合成して単一の合成熱画像を生成する。本変形例の間取り推定部２５は、画像合成部３１で生成された合成熱画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。本変形例では、複数の熱画像取得部２２、画像合成部３１、及び間取り推定部２５は、間取り推定手段４０を構成している。
本変形例は、図１１に示すように、変形例１において、複数の熱画像取得部２２（熱画像取得手段）と、画像合成部３１とを備えている。複数の熱画像取得部２２は、室Ｒ１０内の異なる領域（より詳細には室Ｒ１０の間取りの異なる領域）を撮像する。画像合成部３１は、複数の熱画像取得部２２の各々で取得された熱画像を画像合成して単一の合成熱画像を生成する。本変形例の間取り推定部２５は、画像合成部３１で生成された合成熱画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。本変形例では、複数の熱画像取得部２２、画像合成部３１、及び間取り推定部２５は、間取り推定手段４０を構成している。
【0077】
本変形例では、人位置検出部２は、画像合成部３１で生成された合成熱画像を用いて、室Ｒ１０に居る人の位置Ｘを検出する。空間温度推定部２４は、画像合成部３１で生成された合成熱画像を用いて、室Ｒ１０の各熱的要因の変化温度を検出する。平均放射温度算出部３は、画像合成部３１で生成された合成熱画像を用いて、室Ｒ１０に居る人の位置（すなわち人位置検出部２で検出された人の位置）Ｘでの平均放射温度を算出する。
【0078】
（変形例５）
本変形例は、図１２に示すように、変形例１において、室Ｒ１０の間取りを含む撮像画像を取得する撮像装置３２を更に備えている。撮像装置３２は、空調装置７に設置されるか、空調装置７の周囲に設置されている。本変形例の間取り推定部２５は、熱画像取得部２２で取得された熱画像の代わりに、撮像装置３２で撮像された撮像画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。本変形例では、間取り推定手段４０は、間取り推定部２５と、撮像装置３２とで構成される。
本変形例は、図１２に示すように、変形例１において、室Ｒ１０の間取りを含む撮像画像を取得する撮像装置３２を更に備えている。撮像装置３２は、空調装置７に設置されるか、空調装置７の周囲に設置されている。本変形例の間取り推定部２５は、熱画像取得部２２で取得された熱画像の代わりに、撮像装置３２で撮像された撮像画像を用いて、室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。本変形例では、間取り推定手段４０は、間取り推定部２５と、撮像装置３２とで構成される。
【0079】
撮像装置３２は、例えばＣＣＤなどの撮像素子と撮像レンズとを備えている。本変形例では、間取り推定部２５は、撮像装置３２の撮像画像を二値化処理して室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の境界線を抽出する。そして、間取り推定部２５は、抽出した境界線に基づいて、撮像画像の構図（天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の映込領域）を特定し、特定した構図に基づいて室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。
【0080】
（変形例６）
本変形例は、図１３に示すように、変形例４において、撮像装置３２の代わりに、室Ｒ１０の間取りを含む距離分布画像を取得するＴＯＦ（Time Of Flight）カメラ３３を備えている。ＴＯＤカメラ３３は、空調装置７に設置されるか、空調装置７の周囲に設置されている。ＦＯＴカメラ３３は、パルス発光された光（例えば近赤外光）の被写体からの反射時間によって被写体までの距離を画素毎に計測し、各画素を距離に応じて色分けして表した画像（離分布画像）を生成するカメラである。本変形例では、間取り推定手段４０は、ＴＯＦカメラ３３と、間取り推定部２５とで構成される。
本変形例は、図１３に示すように、変形例４において、撮像装置３２の代わりに、室Ｒ１０の間取りを含む距離分布画像を取得するＴＯＦ（Time Of Flight）カメラ３３を備えている。ＴＯＤカメラ３３は、空調装置７に設置されるか、空調装置７の周囲に設置されている。ＦＯＴカメラ３３は、パルス発光された光（例えば近赤外光）の被写体からの反射時間によって被写体までの距離を画素毎に計測し、各画素を距離に応じて色分けして表した画像（離分布画像）を生成するカメラである。本変形例では、間取り推定手段４０は、ＴＯＦカメラ３３と、間取り推定部２５とで構成される。
【0081】
本変形例では、間取り推定部２５は、ＴＯＦカメラ３３の撮像画像（距離分布画像）から室Ｒ１０の天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の境界線を抽出する。そして、間取り推定部２５は、抽出した境界線に基づいて、撮像画像の構図（天井Ｒ１、床Ｒ２及び各壁Ｒ３～Ｒ６の映込領域）を特定し、特定した構図に基づいて室Ｒ１０の間取り及び空調装置７の設置位置を推定する。
【0082】
（まとめ）
第１の態様に係る空間温度推定システム（１）は、温度検出手段（２２）と、空間温度推定手段（２４）と、を備える。温度検出手段（２２）は、室（Ｒ１０）の天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び複数の壁（Ｒ３～Ｒ６）の少なくとも１面の温度を検出する。空間温度推定手段（２４）は、上記の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数、及び温度検出手段（２２）で検出された温度を用いて、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定する。
第１の態様に係る空間温度推定システム（１）は、温度検出手段（２２）と、空間温度推定手段（２４）と、を備える。温度検出手段（２２）は、室（Ｒ１０）の天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び複数の壁（Ｒ３～Ｒ６）の少なくとも１面の温度を検出する。空間温度推定手段（２４）は、上記の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数、及び温度検出手段（２２）で検出された温度を用いて、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定する。
【0083】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び各壁（Ｒ３～Ｒ６）の少なくとも１面の温度と、上記の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数とを用いて、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定する。このため、各熱的要因（天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び各壁（Ｒ３～Ｒ６））の温度が変化した場合でも、各熱的要因の温度変化による影響を足し合わせるだけで（すなわち簡単な計算で）、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定できる。
【0084】
第２の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第１の態様において、温度検出手段（２２）は、天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び複数の壁（Ｒ４～Ｒ６）のうち、互いに異なる向きを向いた２つ以上の面の温度をそれぞれ検出する。
【0085】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度の推定精度を向上できる。
【0086】
第３の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第１の態様において、温度検出手段（２２）は、天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び複数の壁（Ｒ４～Ｒ６）のうち、互いに異なる向きを向いた２つ以上の面の温度をそれぞれ検出する。
【0087】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度の推定精度を更に向上できる。
【0088】
第４の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第１～第３の態様の何れか１つの態様において、空間温度推定手段（２４）は、間取りが異なる複数の室（Ｒ１０）と１対１に対応する複数のＣＲＩ係数を記憶する。
【0089】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の間取りに応じて最適なＣＲＩ係数を用いることができる。この結果、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度の推定精度を更に向上できる。
【0090】
第５の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第１～第４の態様の何れか１つの態様において、温度検出手段（２２）は、赤外線アレイセンサである。
【0091】
この構成によれば、温度検出手段（２２）として赤外線アレイセンサを用いることができる。
【0092】
第６の態様に係る空間温度推定システム（１）は、第５の態様において、温度検出手段（２２）の検出方向を走査する走査装置（２８）を備える。
【0093】
この構成によれば、温度検出手段（２２）の検出方向を走査することができる。この結果、温度検出手段（２２）の検出範囲をより広範囲に広げることができる。
【0094】
第７の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第４の態様において、室（Ｒ１０）の間取りを推定する間取り推定手段（４０）を更に備える。空間温度推定手段（２４）は、間取り推定手段（４０）の推定結果に応じてＣＲＩ係数を変更する。
【0095】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の間取りに応じてＣＲＩ係数が変更されるため、より精度よく、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定できる。また、室（Ｒ１０）の間取り情報を手動で設定入力する手間が省ける。
【0096】
第８の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第７の態様において、間取り推定手段（４０）は、室（Ｒ１０）の間取りを含む撮像画像を取得する撮像装置（３２）を含む。
【0097】
この構成によれば、撮像装置（３２）の撮像画像を用いて室（Ｒ１０）の間取りを推定できる。
【0098】
第９の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第７の態様において、間取り推定手段（４０）は、室（Ｒ１０）の間取りを含む距離分布画像を取得するＴＯＦカメラ（３３）を含む。
【0099】
この構成によれば、ＴＯＦカメラ（３３）の距離分布画像を用いて室（Ｒ１０）の間取りを推定できる。
【0100】
第１０の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第７の態様において、間取り推定手段（４０）は、室（Ｒ１０）の間取りを含む熱画像を取得する熱画像取得手段（２２）を含む。
【0101】
この構成によれば、熱画像を用いて室（Ｒ１０）の間取りを推定できる。
【0102】
第１１の態様に係る空間温度推定システム（１）では、第１０の態様において、間取り推定手段（４０）は、熱画像取得手段（２２）を複数含む。間取り推定手段（４０）は、複数の熱画像取得手段（２２）の各々で取得された熱画像を画像合成し、画像合成した熱画像に基づいて室（Ｒ１０）の間取りを推定する。
【0103】
この構成によれば、複数の熱画像取得手段（２２）を用いて広範囲の熱画像を取得することができる。
【0104】
第１２の態様に係る温冷感推定システム（１００）では、第１～第１１の態様の何れか１つの態様に係る空間温度推定システム（１）と、人位置検出手段（２）と、温冷感指標算出手段（４）と、を備える。人位置検出手段（２）は、室（Ｒ１０）に居る人の位置（Ｘ）を検出する。温冷感指標算出手段（４）は、空間温度推定システム（１）で推定された人の位置（Ｘ）での空気の温度を用いて、人の温冷感を表す指標（例えばＰＭＶ）を算出する。
【0105】
この構成によれば、上記の空間温度推定システム（１）を用いて、室（Ｒ１０）に居る人の温冷感を推定することができる。
【0106】
第１３の態様に係る温冷感推定システムは、第１２の態様において、室（Ｒ１０）に居る人の位置（Ｘ）での平均放射温度を算出する平均放射温度算出手段（３）を更に備える。温冷感指標算出手段（４）は、平均放射温度算出手段（３）によって取得された平均放射温度を更に用いて、人の温冷感を表す指標（例えばＰＭＶ）を算出する。
【0107】
この構成によれば、室（Ｒ１０）に居る人の位置での平均放射温度を更に用いて、室（Ｒ１０）に居る人の温冷感を表す指標を算出するため、室（Ｒ１０）に居る人の温冷感をより精度よく推定できる。
【0108】
第１４の態様に係る空間温度推定方法は、温度検出工程と、空間温度推定工程と、を備える。温度検出工程は、室（Ｒ１０）の天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び複数の壁（Ｒ３～Ｒ６）の少なくとも１面の温度を検出する。空間温度推定工程は、少なくとも１面に関するＣＲＩ係数、及び温度検出手段（２２）で検出された温度を用いて、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定する。
【0109】
この構成によれば、室（Ｒ１０）の天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び各壁（Ｒ３～Ｒ６）の少なくとも１面の温度と、上記の少なくとも１面に関するＣＲＩ係数とを用いて、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定する。このため、各熱的要因（天井（Ｒ１）、床（Ｒ２）及び各壁（Ｒ３～Ｒ６））の温度が変化した場合でも、各熱的要因の温度変化による影響を足し合わせるだけで（すなわち簡単な計算で）、室（Ｒ１０）の室内空間の空気の温度を推定できる。
【0110】
第１５の態様に係る温冷感推定方法は、第１４の態様に係る空間温度推定方法を用いた温冷感推定方法である。温冷感推定方法は、人位置検出工程と、温冷感指標算出工程と、を備える。人位置検出工程は、室（Ｒ１０）内に居る人の位置（Ｘ）を検出する。温冷感指標算出工程は、空間温度推定方法によって推定された人の位置（Ｘ）での空気の温度を用いて、人の温冷感を表す指標を算出する。
【0111】
この構成によれば、上記の空間温度推定方法を用いて、室（Ｒ１０）内に居る人の温冷感を表す指標を算出することができる。
【0112】
第１６の態様に係るプログラムは、第１４の態様に係る空間温度推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。
【0113】
この構成によれば、上記の空間温度推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムを提供できる。
【0114】
第１７の態様に係るプログラムは、第１５の態様に係る温冷感推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。
【0115】
この構成によれば、上記の温冷感推定方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムを提供できる。
【符号の説明】
【0116】
１ 空間温度推定システム
３ 平均放射温度算出部（平均放射温度算出手段）
４ 温冷感指標算出部（温冷感指標算出手段）
２２ 熱画像取得部（温度検出手段、熱画像取得手段）
２４ 空間温度推定部（空間温度推定手段）
２９ 走査装置
３２ 撮像装置
３３ ＴＯＦカメラ
４０ 間取り推定手段
１００ 温冷感推定システム
Ｒ１ 天井
Ｒ２ 床
Ｒ３～Ｒ６ 壁
Ｒ１０ 室
Ｘ 人の位置
３ 平均放射温度算出部（平均放射温度算出手段）
４ 温冷感指標算出部（温冷感指標算出手段）
２２ 熱画像取得部（温度検出手段、熱画像取得手段）
２４ 空間温度推定部（空間温度推定手段）
２９ 走査装置
３２ 撮像装置
３３ ＴＯＦカメラ
４０ 間取り推定手段
１００ 温冷感推定システム
Ｒ１ 天井
Ｒ２ 床
Ｒ３～Ｒ６ 壁
Ｒ１０ 室
Ｘ 人の位置
【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】