JP7527363B2 - 制御システム、設備機器システム及び設備機器の制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、制御システム、設備機器システム及び設備機器の制御方法に関する。

室内空間における知的生産性を向上させる技術が知られている。例えば、特許文献１は、ユーザの撮像画像と室内の環境情報とに基づいて室内に居るユーザの集中度合いを推定し、ユーザの集中度合いが上昇するように空気調和装置の空調動作を制御する装置を開示している。

特開２０２０－８２７８号公報

特許文献１に開示された手法では、室内を移動しているユーザも含めて、室内空間に居る全てのユーザを対象として集中度合いを推定している。そのため、集中度合いの推定誤差が大きくなるという課題がある。このような状況に鑑み、室内における知的生産性をより高い精度で推定して、室内空間における知的生産性をより的確に向上させることが求められている。

本開示は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、室内空間における知的生産性を的確に向上させることが可能な制御システム等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示に係る制御システムは、
室内空間に設けられた設備機器を制御する制御システムであって、
前記室内空間が撮影された撮影画像から、前記室内空間に存在している人を検知するとともに、前記検知された人の画像から、前記検知された人が着座しているか否かを判定する人検知手段と、
前記室内空間に存在している前記人のうち、前記着座していると判定された人の動作量に基づいて、前記人が着座して行う知的作業の生産性である知的生産性の度合いを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記知的生産性の度合いに応じて、前記設備機器を制御する設備制御手段と、を備える。

本開示では、室内空間が撮影された撮影画像から着座している人を検知し、検知された人の知的生産性の度合いを推定し、推定された知的生産性の度合いに応じて設備機器を制御する。従って、本開示によれば、室内空間における知的生産性を的確に向上させることができる。

実施の形態１に係る設備機器システムの全体構成を示すブロック図 実施の形態１に係る設備機器システムにより空調される室内空間の鳥瞰図 実施の形態１に係る撮影装置のハードウェア構成を示すブロック図 実施の形態１に係る制御装置のハードウェア構成を示すブロック図 実施の形態１に係る設備機器システムの機能的な構成を示すブロック図 実施の形態１において室内空間が撮影された撮影画像の例を示す図 実施の形態１において撮影画像内が複数の小領域に区分けされた例を示す図 実施の形態１において撮影装置から制御装置に送信される送信情報の例を示す図 実施の形態１において室内空間内が複数のエリアに区分けされた例を示す図 実施の形態１におけるエリアテーブルの例を示す図 実施の形態１において室内空間内の複数のエリアにおける知的生産性の度合いが表示された例を示す図 実施の形態１に係る設備機器システムにより実行される設備制御処理の流れを示すシーケンス図 図１２における空調制御処理の流れを示すフローチャート 実施の形態２に係る制御装置により実行される操作受付処理の流れを示すフローチャート 実施の形態２における空調設定画面の例を示す図 実施の形態３における嗜好テーブルの例を示す図 実施の形態３において嗜好ＩＤとその内容との対応関係を示す図 実施の形態４に係る設備機器システムの全体構成を示すブロック図 実施の形態４において嗜好ＩＤとその内容との対応関係を示す図

以下、実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。

（実施の形態１）
図１に、実施の形態１に係る設備機器システム１の全体構成を示す。設備機器システム１は、空調対象の空間を空調する空調システムである。ここで、空調とは、空調対象の空間の空気の温度、湿度、清浄度、気流等を調整することであって、具体的には、暖房、冷房、除湿、加湿、空気清浄等である。

図１に示すように、設備機器システム１は、制御システム１０と、複数の空調機４０と、を備える。ここで、制御システム１０は、複数の撮影装置２０と、制御装置３０と、を備える。また、複数の空調機４０のそれぞれは、室内空間２の外部に設置される室外機４１と、室内空間２の内部に設置される設備機器である室内機４２と、を備える。

図２に、設備機器システム１による空調対象の空間である室内空間２の例を示す。室内空間２は、オフィスビル、工場、住宅等における一室である。複数の室内機４２及び複数の撮影装置２０のそれぞれは、一例として、室内空間２の天井に設置されている。複数の室内機４２のそれぞれは、室内空間２内の各エリアをできるだけ均一に空調することができるように、ほぼ等間隔を空けた位置に分散して設置されている。

複数の撮影装置２０のそれぞれは、赤外線カメラを備えており、赤外線カメラにより室内空間２を撮影することで室内空間２における熱分布を示す熱画像を取得する。室内空間２には、予め定められた数の室内機４２毎に１つの撮影装置２０が設置されている。図２の例では、４つの室内機４２に対して１つの撮影装置２０が、その４つの室内機４２のほぼ中央の位置に設置されており、周囲４つの室内機４２により空調されるエリアを撮影する。

図３に示すように、各撮影装置２０は、制御部２１と、記憶部２２と、撮影部２３と、回転駆動部２４と、通信部２５と、を備える。これら各部は通信バスを介して接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＣＰＵは、中央処理装置、中央演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等とも呼び、撮影装置２０の制御に係る処理及び演算を実行する中央演算処理部として機能する。制御部２１において、ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されているプログラム及びデータを読み出し、ＲＡＭをワークエリアとして用いて、撮影装置２０を統括制御する。

また、制御部２１は、ＤＳＰ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の画像処理用のプロセッサと、処理される画像を一時的に保存するバッファメモリと、を備える。制御部２１は、周知の画像処理の手法を用いて、撮影部２３により得られた撮影画像を処理する。

記憶部２２は、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）等の不揮発性の半導体メモリを備えており、いわゆる二次記憶装置又は補助記憶装置としての役割を担う。記憶部２２は、制御部２１が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、記憶部２２は、制御部２１が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。

撮影部２３は、室内空間２を撮影することにより、室内空間２内の様子を表す撮影画像を取得する。具体的に説明すると、撮影部２３は、赤外線で室内空間２を撮影する赤外線カメラを備える。赤外線カメラは、赤外線を集光するレンズ、レンズによる集光位置に配置された撮像素子、撮像素子により得られた画像を表す電気信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ（Analog/Digital）変換器等を含む。撮影部２３は、赤外線で室内空間２を撮影することにより、室内空間２の熱分布を表す熱画像を取得する。撮影部２３は、撮影手段の一例である。

回転駆動部２４は、モータ、アクチュエータ等の駆動部材を備えており、撮影部２３を回転させてその光軸の向きを変化させる。具体的に説明すると、回転駆動部２４は、撮影部２３を、図２において破線矢印で示す範囲で、鉛直方向の回転軸の周りに回転させる。これにより、回転駆動部２４は、撮影部２３に、撮影装置２０の周囲に設置された４つの室内機４２により空調されるエリアを撮影させる。

通信部２５は、制御装置３０と通信するための通信インタフェースを備える。通信部２５は、制御装置３０との間で有線又は無線により通信可能に接続されており、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ等の周知の通信規格に則って通信する。

図２に戻って、制御装置３０は、複数の空調機４０による室内空間２の空調を制御する装置である。制御装置３０は、一例として、室内空間２に存在するユーザにより操作され、各空調機４０に様々な指令を送信するリモコンであって、室内空間２の側壁に設置されている。

図４に示すように、制御装置３０は、制御部３１と、記憶部３２と、入力受付部３３と、表示部３４と、通信部３５と、を備える。これら各部は通信バスを介して接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭを備える。ＣＰＵは、中央処理装置、中央演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ等とも呼び、制御装置３０の制御に係る処理及び演算を実行する中央演算処理部として機能する。制御部３１において、ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されているプログラム及びデータを読み出し、ＲＡＭをワークエリアとして用いて、制御装置３０を統括制御する。

記憶部３２は、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性の半導体メモリを備えており、いわゆる二次記憶装置又は補助記憶装置としての役割を担う。記憶部３２は、制御部３１が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、記憶部３２は、制御部３１が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。

入力受付部３３は、タッチパネル、スイッチ、押圧ボタン等の入力デバイスを備えており、作業者から入力を受け付ける。例えば、入力受付部３３は、空調機４０に対する操作を受け付ける。入力受付部３３は、入力受付手段の一例である。

表示部３４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）パネル、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等の表示デバイスを備える。表示部３４は、図示しない表示駆動回路によって駆動され、制御部３１による制御のもとで様々な画像を表示する。表示部３４は、表示手段の一例である。

通信部３５は、複数の撮影装置２０及び複数の空調機４０を含む外部の装置と通信するための通信インタフェースを備える。通信部３５は、各撮影装置２０及び各空調機４０との間で有線又は無線により通信可能に接続されており、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等の周知の通信規格に則って通信する。

図１に戻って、複数の空調機４０のそれぞれは、空調対象の空間である室内空間２を空調する。各空調機４０は、一例として、ＣＯ_２（二酸化炭素）、ＨＦＣ（ハイドロフルオロカーボン）等を冷媒として用いたヒートポンプ式の空調設備である。

室外機４１と室内機４２とは、図示を省略するが、冷媒が流れる冷媒回路を介して接続されている。室外機４１は、冷媒を圧縮して冷凍回路を循環させる圧縮機と、冷媒回路を流れる冷媒の方向を切り換える四方弁と、冷媒回路を流れる冷媒と室外の空気との間で熱交換を行う室外熱交換器と、冷媒回路を流れる冷媒を減圧して膨張させる膨張弁と、室外の空気を室外熱交換器に送る室外ファンと、を備える。室内機４２は、冷媒回路を流れる冷媒と室内空間２の空気との間で熱交換を行う室内熱交換器と、室内空間２の空気を室内熱交換器に送る室内ファンと、を備える。

室外機４１と室内機４２とは、いずれもＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信インタフェース及び読み書き可能な不揮発性の半導体メモリを備えており、制御装置３０から送信される制御指令に応じて強調動作し、空調機４０全体を制御する。具体的に説明すると、室外機４１は、圧縮機の駆動周波数、四方弁の切り換え、室外ファンの回転速度、及び、膨張弁の開度を制御する。また、室内機４２は、室内ファンの回転速度を制御する。これにより、室内空間２が空調される。

次に、図５を参照して、設備機器システム１の機能的な構成について説明する。

図５に示すように、複数の撮影装置２０のそれぞれは、機能的に、撮影画像取得部２１０と、人検知部２２０と、推定部２３０と、送信部２４０と、を備える。これらの各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェア及びファームウェアは、プログラムとして記述され、ＲＯＭ又は記憶部２２に格納される。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭ又は記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することによって、これらの各機能を実現する。

撮影画像取得部２１０は、撮影部２３に室内空間２を撮影させることにより、室内空間２の撮影画像を取得する。具体的に説明すると、撮影画像取得部２１０は、回転駆動部２４を駆動させて撮影部２３を、図２において破線矢印で示した範囲で回転させながら、撮影部２３に撮影させる。そして、撮影画像取得部２１０は、撮影部２３が回転により光軸の向きを変えながら撮影した複数の撮影画像を繋ぎ合わせて、パノラマ画像化を行う。これにより、撮影画像取得部２１０は、自装置の周囲に設置されている４つの室内機４２により空調される空間の撮影画像を取得する。

図６に、撮影画像取得部２１０により取得された撮影画像５０の例を示す。撮影画像５０は赤外線カメラにより撮影されているため、室内空間２に存在する人が検知可能な状態で撮影される。ここで、人は、具体的には、室内空間２の居住者、利用者等である。一例として、撮影画像５０には、室内空間２に存在する複数の人Ｐ１～Ｐ６が撮影されている。撮影画像取得部２１０は、このような撮影画像５０を一定の周期で繰り返し取得することにより、室内空間２の時系列的な変化を捉える。

このように、各撮影装置２０において、撮影画像取得部２１０は、室内空間２を撮影部２３に回転させながら撮影させることで、室内空間２に人Ｐ１～Ｐ６が存在する場合に、人Ｐ１～Ｐ６が撮影された撮影画像５０を取得する。撮影画像取得部２１０は、制御部２１が撮影部２３及び回転駆動部２４と協働することにより実現される。撮影画像取得部２１０は、撮影画像取得手段の一例である。

図５に戻って、人検知部２２０は、室内空間２が撮影された撮影画像５０から、室内空間２において着座している人を検知する。ここで、着座とは、椅子、床等に座ることを意味する。室内空間２に存在する人として、主に、歩いている人、立ち止まっている人、及び、着座している人が存在する。これらのうち、人検知部２２０は、室内空間２において着座している人の有無を判定する。そして、人検知部２２０は、着座している人が存在している場合、その位置情報を取得する。

まず、人検知部２２０は、撮影画像５０から室内空間２に存在しているか人を検知する。具体的に説明すると、人検知部２２０は、赤外線により撮影された撮影画像５０の画素値に基づいて、室内空間２の温度分布を解析する。そして、人検知部２２０は、室内空間２の温度分布の形状及び動きが、人の形状及び動きに合致する場合に、その温度分布の領域に人が存在していると判定する。人検知部２２０は、例えば図６に示した撮影画像５０から、室内空間２に存在している６人の人Ｐ１～Ｐ６を検知する。

続いて、人検知部２２０は、検知された人の画像を予め定められた基準画像と比較することにより、検知された人が着座しているか否かを判定する。基準画像は、着座している人の典型的な状態を示す画像であって、テンプレートとして予め記憶部２２に記憶されている。比較の結果、検知された人の画像が基準画像と予め定められた誤差の範囲内で合致する場合に、人検知部２２０は、検知された人が着座していると判定する。

例えば図６に示した撮影画像５０に撮影されている６人の人Ｐ１～Ｐ６のうちの４人の人Ｐ１～Ｐ４は座席に座っている一方で、２人の人Ｐ５，Ｐ６は立っている。そのため、人検知部２２０は、室内空間２に存在すると判定された６人の人Ｐ１～Ｐ６のうちの４人の人Ｐ１～Ｐ４を、着座している人として検知する。

このようにして、人検知部２２０は、室内空間２が撮影された撮影画像５０から室内空間２において着座している少なくとも１人の人を検知する。そして、人検知部２２０は、検知した着座している少なくとも１人の人の位置情報を、記憶部２２又はＲＡＭに保存する。人検知部２２０は、制御部２１が記憶部２２と協働することにより実現される。人検知部２２０は、人検知手段の一例である。

より詳細には、人検知部２２０は、撮影画像５０内を複数の小領域に区分けし、小領域の単位で着座している人の位置を特定する。具体的には図７に示すように、人検知部２２０は、撮影画像５０内を２５６個の小領域に区分けし、区分けした小領域のそれぞれに０から２５５の位置ＩＤを付する。人検知部２２０は、このような小領域の単位で、撮影画像５０から着座している人を検知し、その位置情報を保存する。

図５に戻って、推定部２３０は、人検知部２２０により検知された人の知的生産性の度合いを推定する。ここで、知的生産性とは、室内空間２に存在している人が着座して行う事務仕事、執筆、勉強等の知的作業の生産性を意味する。言い換えると、知的生産性は、知的作業の成果がどの程度効率的に生み出されているかの指標である。

推定部２３０は、人検知部２２０により検知された着座している人の動作量に基づいて、その人の知的生産性の度合いを推定する。着座している人の動作量は、具体的には、頭部の動作量、手腕部の動作量、及び、離席による体全体の動作量である。

着座している人の動作量が相対的に小さい場合、その人は知的作業に集中している可能性が高い。逆に、着座している人の動作量が相対的に大きい場合、その人は知的作業に集中していない可能性が高い。そのため、推定部２３０は、着座している人の動作量が相対的に小さい場合に、その人の知的生産性が相対的に高いと推定し、着座している人の動作量が相対的に大きい場合に、その人の知的生産性が相対的に低いと推定する。

推定部２３０は、例えば図６に示した撮影画像５０から検知された着座している人Ｐ１～Ｐ４のそれぞれの領域のうちの、頭部に対応する領域、手腕部に対応する領域、及び体全体に対応する領域の時系列な変化量を測定する。これにより、推定部２３０は、着座している人Ｐ１～Ｐ４のそれぞれの動作量を取得する。そして、推定部２３０は、測定された変化量を予め定められた少なくとも１つの閾値と比較することにより、着座している人Ｐ１～Ｐ４のそれぞれの知的生産性の度合いを、複数段階に分けて表す。

例えば、推定部２３０は、知的生産性の度合いを、動作量が予め定められた１つの閾値よりも大きいか小さいかによって、知的生産性が高いか低いかの２段階で表す。或いは、推定部２３０は、複数の閾値を用いることで、知的生産性の度合いを３段階以上で表しても良い。

このように、推定部２３０は、室内空間２において着座している少なくとも１人の人の知的生産性の度合いを、その動作量に基づいて推定する。推定部２３０は、制御部２１が記憶部２２と協働することにより実現される。推定部２３０は、推定手段の一例である。

送信部２４０は、推定部２３０により推定された結果を示す送信情報を制御装置３０に送信する。具体的に説明すると、送信部２４０は、人検知部２２０により検知された着座している人の位置と、推定部２３０により推定された知的生産性の度合いと、を示す送信情報を生成する。

図８に、送信部２４０により制御装置３０に送信される送信情報の具体例を示す。図８に示すように、送信情報は、撮影装置アドレスと、撮影画像５０から検知された着座している人の位置ＩＤと、その人の知的生産性の度合いと、が対応付けられた情報である。

撮影装置アドレスは、送信情報の送信元の撮影装置２０のアドレスである。室内空間２に設置されている複数の撮影装置２０のそれぞれには、互いに識別可能なように異なるアドレスが付されている。位置ＩＤは、図７に示した小領域のＩＤである。図８の例では、送信情報は、位置ＩＤ（１，２，３３，３４）の４つの小領域に対応する位置に着座している人が存在し、その人の知的生産性の度合いは“１”と推定されることを示している。また、送信情報は、位置ＩＤ（６６，６７）の２つの小領域に対応する位置に着座している人が存在し、その人の知的生産性の度合いは“２”と推定されることを示している。

このように、撮影画像５０から着座している４人の人Ｐ１～Ｐ４が検知された場合、送信部２４０は、検知された４人の人Ｐ１～Ｐ４のそれぞれの位置と知的生産性の度合いとが対応付けられた送信情報を生成する。そして、送信部２４０は、通信部２５を介して制御装置３０と通信し、生成した送信情報を制御装置３０に送信する。

送信部２４０は送信情報として撮影画像５０そのものを送信しないため、送信されるデータの容量を節約することができる。送信部２４０は、制御部２１が通信部２５と協働することにより実現される。送信部２４０は、送信手段の一例である。

図５に戻って、制御装置３０は、機能的に、受信部３１０と、設備制御部３２０と、出力部３５０と、を備える。これらの各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェア及びファームウェアは、プログラムとして記述され、ＲＯＭ又は記憶部３２に格納される。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭ又は記憶部３２に記憶されたプログラムを実行することによって、これらの各機能を実現する。

受信部３１０は、複数の撮影装置２０のそれぞれから送信された送信情報を受信する。具体的に説明すると、受信部３１０は、複数の撮影装置２０のうちのいずれかの送信部２４０により送信情報が送信されると、通信部３５を介した通信により、送信された送信情報を受信する。受信部３１０は、制御部３１が通信部３５と協働することにより実現される。受信部３１０は、受信手段の一例である。

設備制御部３２０は、推定部２３０により推定された知的生産性の度合いに応じて、設備機器である複数の室内機４２を制御する。設備制御部３２０は、受信部３１０により受信された送信情報により示される、室内空間２において着座している複数の人の知的生産性の度合いの入力を受ける。そして、設備制御部３２０は、入力として受けた知的生産性の度合いに応じて、制御対象の室内機４２と制御内容とを決定し、通信部３５を介して制御対象の室内機４２に制御信号を出力する。設備制御部３２０は、制御部３１が通信部３５と協働することにより実現される。設備制御部３２０は、設備制御手段の一例である。

より詳細には、設備制御部３２０は、図５に示すように、集計部３３０と制御指令部３４０の機能を備える。集計部３３０及び制御指令部３４０は、それぞれ集計手段及び制御指令手段の一例である

集計部３３０は、複数の撮影装置２０のそれぞれにおいて推定された知的生産性の度合いを集計し、室内空間２内の複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の相対値を算出する。ここで、室内空間２内の複数のエリアは、設備制御部３２０による空調制御の単位である。

図９に、室内空間２内が複数のエリアに区分けされた例を示す。一例として、図９に示すように、室内空間２は、１～８のエリアＩＤが付された８つのエリアに区分けされる。８つのエリアのそれぞれには、室内機４２が１つずつ設置されている。すなわち、各エリアは、１つの室内機４２により空調される範囲に相当する。より詳細には、１～４のエリアＩＤが付された４つのエリアは、左側の撮影装置２０の周囲のエリアであって、左側の撮影装置２０により撮影される。また、５～８のエリアＩＤが付された４つのエリアは、右側の撮影装置２０の周囲のエリアであって、右側の撮影装置２０により撮影される。

このような室内空間２における位置とエリアとの対応関係は、図１０に示すエリアテーブル６０により定められている。エリアテーブル６０は、予め記憶部３２に記憶されており、撮影装置アドレスと、小領域の位置ＩＤと、エリアＩＤと、の対応関係を定めている。具体的には、エリアテーブル６０は、アドレス“１０１”の撮影装置２０により撮影された撮影画像５０における位置ＩＤ“０～７”の位置は、エリアＩＤ“１”のエリアに含まれることを定めている。また、エリアテーブル６０は、アドレス“１０２”の撮影装置２０により撮影された撮影画像５０における位置ＩＤ“０～７”の位置は、エリアＩＤ“５”のエリアに含まれることを定めている。

集計部３３０は、受信部３１０により複数の撮影装置２０のいずれかから送信情報が受信されると、受信された送信情報から撮影装置アドレスと位置ＩＤと知的生産性の度合いとを読み取る。そして、集計部３３０は、エリアテーブル６０を参照して、送信情報から読み取った撮影装置アドレスと位置ＩＤとに対応するエリアＩＤを特定する。エリアＩＤを特定すると、集計部３３０は、同じ送信情報から読み取った知的生産性の度合いが、特定したエリアＩＤのエリアにおける知的生産性の度合いであると判定する。

なお、１つのエリアに着座している複数の人が存在する場合には、集計部３３０は、その複数の人の知的生産性の度合いの平均値を、そのエリアの知的生産性として算出する。また、着座している人が１人も存在しないエリアがある場合、そのエリアについては知的生産性を向上させる必要がないため、集計部３３０は、そのエリアの知的生産性を算出しない。

このように、集計部３３０は、複数の撮影装置２０のそれぞれから送信された送信情報に基づいて、室内空間２内の８つのエリアのそれぞれにおける知的生産性の度合いを集計する。そして、集計部３３０は、各エリアにおける知的生産性の相対値を算出する。具体的に説明すると、集計部３３０は、複数のエリア間で知的生産性の度合いを比較し、各エリアにおける知的生産性が他のエリアに比べて相対的に高いか低いかを判定する。

図５に戻って、出力部３５０は、複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の度合いを示す情報を出力する。具体的に説明すると、出力部３５０は、図１１に示すように、室内空間２内の８つのエリアを示す画像を表示部３４に表示する。そして、出力部３５０は、表示部３４に表示された各エリアの位置に、集計部３３０により算出された各エリアにおける知的生産性の相対値を示す情報、すなわち各エリアの知的生産性が高いか低いかを示す情報を表示する。

このような情報が表示されることにより、ユーザは、室内空間２における知的生産性の度合いの分布を容易に確認することができる。出力部３５０は、制御部３１が表示部３４と協働することにより実現される。出力部３５０は、出力手段の一例である。

図５に戻って、制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された各エリアの知的生産性の相対値に基づいて、制御対象の室内機４２と制御内容とを決定する。そして、制御指令部３４０は、制御対象の室内機４２に制御信号を出力し、制御対象の室内機４２に、決定した制御内容で空調させる。

より詳細には、制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された、室内空間２内の複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の相対値と、複数のエリアのそれぞれの空調状態と、に応じて、複数の室内機４２を制御する。ここで、エリアの空調状態は、エリア内の空調環境に関する状態である。具体的には、エリアの空調状態は、そのエリアに設けられた室内機４２が稼働することによる各エリアの空気温度、空気湿度、風量等の状態を意味する。各エリアの適宜の場所には、温度センサ、湿度センサ、風量センサ等の各種センサが設置されており、各エリアの空調状態は、各種センサの計測により取得される。

制御指令部３４０は、まず、複数のエリア間で知的生産性の度合いを比較する。そして、制御指令部３４０は、室内空間２の全エリアにおける知的生産性が均一であるか否かを判定する。言い換えると、制御指令部３４０は、室内空間２に知的生産性が相対的に高いエリアと低いエリアとが存在するかを判定する。

第１に、全エリアにおける知的生産性が均一でない場合、すなわち知的生産性が相対的に高いエリアと低いエリアとが存在する場合、制御指令部３４０は、知的生産性が相対的に低いエリアにおける室内機４２による空調の設定を変更する。これにより、制御指令部３４０は、知的生産性が相対的に低いエリアにおける知的生産性の改善を図る。そのために、制御指令部３４０は、全エリアにおける知的生産性が均一でない場合、次に、各エリアの現在の空調状態を比較する。

複数のエリアのうちの第１のエリアにおける知的生産性の度合いが、複数のエリアのうちの第２のエリアにおける知的生産性の度合いよりも高い場合、制御指令部３４０は、第１のエリアの空調状態と第２のエリアの空調状態とが同じか否かを判定する。具体的に説明すると、制御指令部３４０は、第１のエリアと第２のエリアとにおける空気温度、空気湿度、風量等の空調状態を示すパラメータが、予め定められた誤差の範囲内で一致しているか否かを判定する。

判定の結果、第１のエリアの空調状態と第２のエリアの空調状態とが異なる場合、制御指令部３４０は、第２のエリアの空調状態を、第１のエリアの空調状態と同じ空調状態に変更する制御を、第２のエリアの室内機４２に指令する。具体的に説明すると、制御指令部３４０は、知的生産性が相対的に低い第２のエリアに設けられた室内機４２に制御信号を出力し、第２のエリアの空調状態が第１のエリアの空調状態と同じになるように、第２のエリアにおける空調の運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等の設定を変更する。

例えば、第２のエリアの空気温度が第１のエリアの空気温度よりも高い場合、制御指令部３４０は、第２のエリアの空気温度が第１のエリアの空気温度と同じになるように、第２のエリアに設けられた室内機４２による空調の設定温度を下げる。或いは、第２のエリアの空気湿度が第１のエリアの空気湿度よりも高い場合、制御指令部３４０は、第２のエリアの空気湿度が第１のエリアの空気湿度と同じになるように、第２のエリアに設けられた室内機４２による空調の設定湿度を下げる。これにより、制御指令部３４０は、知的生産性が低いエリアに居る人の知的生産性を、知的生産性が高いエリアに居る人の知的生産性に近付ける。

なお、複数のエリアで面積が異なる場合、複数のエリアに存在する人の数が異なる場合等の理由により、複数のエリアを同じ設定で空調しても同じ空調状態にならないことがある。そのため、複数のエリアの空調状態が同じであっても、これらのエリアの空調の設定が同じになるとは限らない。

これに対して、第１のエリアにおける知的生産性の度合いが第２のエリアにおける知的生産性の度合いよりも高く、且つ、第１のエリアの空調状態と第２のエリアの空調状態とが同じである場合、制御指令部３４０は、第２のエリアの空調状態を異なる空調状態に変更する制御を、第２のエリアの室内機４２に指令する。具体的に説明すると、制御指令部３４０は、知的生産性が相対的に低い第２のエリアに設けられた室内機４２に制御信号を出力し、第２のエリアにおける空調の運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等の設定を、現在とは異なる設定に変更する。これにより、制御指令部３４０は、知的生産性が相対的に低い第２のエリアに居る人の知的生産性の改善を図る。

より詳細には、制御指令部３４０は、予め決められた規則に従って、第２のエリアにおける空調の設定を変更する。例えば、設定温度を変更した後、知的生産性が改善されなかった場合、制御指令部３４０は、次の変更時には、設定湿度を変更する、風量を変更する、風向きを変更する等のように、前回とは変更内容を変える。これにより、知的生産性が相対的に低い第２のエリアにおける空調状態が柔軟に調整されるため、第２のエリアにおける知的生産性の改善を図ることができる。

第２に、全エリアにおける知的生産性が均一である場合、制御指令部３４０は、次に、全エリアにおける知的生産性の度合いが予め定められた閾値よりも高いか否かを判定する。言い換えると、制御指令部３４０は、全エリアにおける知的生産性が高い状態で均一であるか、それとも低い状態で均一であるかを判定する。

閾値は、推定部２３０が知的生産性の度合いを数値化した際に用いた閾値を用いることができる。例えば、推定部２３０により知的生産性の度合いが１つの閾値を用いて２段階で数値化された場合、制御指令部３４０は、その１つの閾値を用いて、全エリアにおける知的生産性の度合いが高いか否かを判定する。或いは、推定部２３０により知的生産性の度合いが複数の閾値を用いて３段階以上で数値化された場合、制御指令部３４０は、複数の閾値のうちの１つを用いて、全エリアにおける知的生産性の度合いが高いか否かを判定しても良い。

判定の結果、全エリアにおける知的生産性の度合いが予め定められた閾値よりも低い場合、制御指令部３４０は、全エリアの空調状態を異なる空調状態に変更する制御を、全エリアの室内機４２に指令する。具体的に説明すると、制御指令部３４０は、全エリアに設けられた室内機４２に制御信号を出力し、全エリアにおける空調の運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等の設定を、現在とは異なる設定に変更する。これにより、制御指令部３４０は、室内空間２の全体における知的生産性の改善を図る。

より詳細には、制御指令部３４０は、予め決められた規則に従って、全エリアにおける空調の設定を変更する。例えば、設定温度を変更した後、知的生産性が改善されなかった場合、制御指令部３４０は、次の変更時には、設定湿度を変更する、風量を変更する、風向きを変更する等のように、前回とは変更内容を変える。これにより、空調状態が柔軟に調整されるため、室内空間２全体における知的生産性の改善を図ることができる。

これに対して、全エリアにおける知的生産性の度合いが予め定められた閾値よりも高い場合、全エリアの知的生産性を改善する必要がない。そのため、この場合、制御指令部３４０は、全エリアにおける空調の設定を変更しない。

このように、制御指令部３４０は、知的生産性が低いエリアにおける知的生産性が高くなるように、知的生産性が低いエリアに設けられた室内機４２による空調の設定を変更する。これにより、室内空間２の全エリアに存在する人の知的生産性の向上を図る。

以上のように構成された制御システム１０において実行される設備制御処理の流れについて、図１２に示すシーケンス図を参照して、説明する。図１２に示す設備制御処理は、設備機器システム１が正常に空調を実行可能な状態において、適宜のタイミングで繰り返し実行される。

設備制御処理を開始すると、まず各撮影装置２０において、制御部２１は、撮影画像取得部２１０として機能し、室内空間２の撮影を行う（ステップＳ１）。具体的に説明すると、制御部２１は、回転駆動部２４により撮影部２３を回転させながら、撮影部２３に室内空間２を撮影させる。そして、制御部２１は、撮影部２３を回転させながら撮影した撮影画像をパノラマ画像化する。これにより、制御部２１は、例えば図６に示したような、赤外線により室内空間２が撮影された撮影画像５０を取得する。

撮影画像５０を取得すると、制御部２１は、人検知部２２０として機能し、取得した撮影画像５０から着座している人を検知する（ステップＳ２）。具体的に説明すると、制御部２１は、撮影画像５０から室内空間２に存在している人を検知する。そして、制御部２１は、検知された人の画像が予め定められた基準画像と合致する場合に、その人が着座していると判定する。

着座している人を検知すると、制御部２１は、推定部２３０として機能し、検知した人の知的生産性の度合いを推定する（ステップＳ３）。具体的に説明すると、制御部２１は、着座している人の頭部、手腕部、体全体等の動作量を測定する。そして、制御部２１は、測定した動作量が予め定められた閾値よりも大きいか否かに応じて、着座している人の知的生産性の度合いを推定する。

知的生産性の度合いを推定すると、制御部２１は、送信部２４０として機能し、着座している人の位置と知的生産性の度合いとを示す送信情報を、制御装置３０に送信する（ステップＳ４）。複数の撮影装置２０のいずれかから送信情報が送信されると、制御装置３０において、制御部３１は、受信部３１０として機能し、送信された送信情報を受信する。

制御装置３０において、制御部３１は、送信情報を受信すると、集計部３３０として機能し、室内空間２内の各エリアにおける知的生産性の相対値を算出する（ステップＳ５）。具体的に説明すると、制御部３１は、複数の撮影装置２０のそれぞれから送信された送信情報を集計し、室内空間２内の各エリアにおける知的生産性が他のエリアに比べて相対的に高いか低いかを判定する。

各エリアにおける知的生産性の相対値を算出すると、制御部３１は、出力部３５０として機能し、表示処理を実行する（ステップＳ６）。具体的には図１１に示したように、制御部３１は、ステップＳ５で算出した各エリアにおける知的生産性の相対値を示す情報を、表示部３４に表示する。

表示処理を実行すると、制御部３１は、制御指令部３４０として機能し、空調制御処理を実行する（ステップＳ７）。ステップＳ７における空調制御処理の詳細は、図１３に示すフローチャートを参照して説明する。

図１３に示す空調制御処理を開始すると、制御部３１は、ステップＳ５で算出した各エリアにおける知的生産性の相対値を参照して、全エリアの知的生産性が均一であるか否かを判定する（ステップＳ７０１）。言い換えると、制御部３１は、室内空間２内の複数のエリアの中に、知的生産性の度合いが相対的に高いエリアと低いエリアとが存在するか否かを判定する。

全エリアの知的生産性が均一でない場合（ステップＳ７０１；ＮＯ）、制御部３１は、次に、全エリアの空調状態が同じであるか否かを判定する（ステップＳ７０２）。言い換えると、制御部３１は、全エリアにおける空気温度、空気湿度、風量等の空調状態を示すパラメータが誤差の範囲内で一致しているか否かを判定する。

全エリアの空調状態が同じでない場合（ステップＳ７０２；ＮＯ）、制御部３１は、知的生産性が低いエリアの空調状態を、知的生産性が高いエリアと同じ空調状態に変更するように、知的生産性が低いエリアにおける空調の設定を変更する（ステップＳ７０３）。これにより、制御部３１は、知的生産性が低いエリアに居る人の知的生産性を、知的生産性が高いエリアに居る人の知的生産性と同じになるように調整する。

これに対して、全エリアの空調状態が同一である場合（ステップＳ７０２；ＹＥＳ）、制御部３１は、知的生産性が低いエリアの空調状態を、現在とは異なる空調状態に変更するように、知的生産性が低いエリアにおける空調の設定を変更する（ステップＳ７０４）。例えば、制御部３１は、知的生産性が低いエリアの空調の運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等を、現在とは異なる設定に変更する。これにより、制御部３１は、知的生産性が低いエリアに居る人の知的生産性の改善を図る。

一方で、ステップＳ７０１において、全エリアの知的生産性が均一である場合（ステップＳ７０１；ＹＥＳ）、制御部３１は、全エリアの知的生産性が予め定められた閾値よりも高いか否かを判定する（ステップＳ７０５）。言い換えると、制御部３１は、全エリアの知的生産性が相対的に高い状態で均一であるか否かを判定する。

全エリアの知的生産性が閾値よりも低い場合（ステップＳ７０５；ＮＯ）、制御部３１は、全エリアの空調状態を、現在とは異なる空調状態に変更するように、全エリアにおける空調の設定を変更する（ステップＳ７０６）。例えば、制御部３１は、全エリアの空調の運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等を、現在とは異なる設定に変更する。これにより、制御部３１は、全エリアに居る人の知的生産性の改善を図る。

これに対して、全エリアの知的生産性が閾値よりも高い場合（ステップＳ７０５；ＹＥＳ）、全エリアの知的生産性を改善する必要が無いため、制御部３１は、全エリアの室内機４２による現在の空調の設定を変更しない。以上により、図１３に示した空調制御処理、及び、図１２に示した制御システム１０による設備制御処理は終了する。

なお、ステップＳ７０４，Ｓ７０６で知的生産性が低いエリアの空調状態を変更すると、知的生産性が却って低下する可能性もある。その場合であっても、ステップＳ７の空調制御処理が繰り返し実行されることにより、知的生産性が低いエリアに居る人の知的生産性が高くなるまで、知的生産性が低いエリアの空調状態が変更され続ける。そのため、制御システム１０により設備制御処理が繰り返し実行されることにより、室内空間２の全体における知的生産性を向上させることができる。

以上説明したように、実施の形態１に係る制御システム１０は、室内空間２が撮影された撮影画像５０から、室内空間２において着座している人を検知し、検知された人の知的生産性の度合いを推定し、推定された知的生産性の度合いに応じて、複数の室内機４２による室内空間２の空調を制御する。このように、着座している人を検知してからその人の知的生産性の度合いを推定するため、移動中で室内空間２を単に通過している人、室内空間２で動き回る作業をしている人等の知的生産性を推定することを避けることができる。その結果、知的生産性の推定誤差を抑えることができるため、室内空間２における知的生産性を的確に向上させることができる。

特に、実施の形態１に係る制御システム１０は、撮影装置２０と制御装置３０との組み合わせという簡単な構成で実現することができる。そのため、実施の形態１に係る制御システム１０は、既存の赤外線を利用した空調システムを用いて、追加設備を必要とせずに低コストで実現することができる。また、推定された知的生産性の度合いのエリア間の相対値に基づいて空調制御を行うため、高度な推定機能及び学習機能を必要としない。そのため、省メモリ且つ少ない計算負荷で、室内空間２に存在するより多くの人の知的生産性の向上を図ることができる。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態１と同様の構成及び機能については、適宜説明を省略する。

実施の形態１では、設備制御部３２０は、推定部２３０により推定された知的生産性の度合いに応じて、室内空間２の空調を制御した。これに対して、実施の形態２では、制御システム１０は、ユーザから制御対象のエリア及び制御内容の指定を受け付け、受け付けた指定に従って室内空間２の空調を制御する。

図１４に示すフローチャートを参照して、実施の形態２に係る制御装置３０により実行される操作受付処理について説明する。実施の形態２に係る制御システム１０は、実施の形態１と同様に、図１２に示した設備制御処理を実行する。その中で、制御装置３０は、ステップＳ６において、実施の形態１で説明した表示処理の代わりに、図１４に示す操作受付処理を実行する。

操作受付処理を開始すると、制御部３１は、ステップＳ５で算出した各エリアにおける知的生産性の相対値を表示する（ステップＳ６０１）。具体的には図１１に示したように、制御部３１は、ステップＳ５で算出した各エリアにおける知的生産性の相対値を示す情報を、表示部３４に表示する。

知的生産性の相対値を表示すると、制御部３１は、制御対象のエリアの指定を受け付ける（ステップＳ６０２）。ユーザは、入力受付部３３を操作して、複数のエリアのうちから空調の設定を変更したいエリアを指定する。

例えば、入力受付部３３が表示部３４に重ねて配置されるタッチパネルである場合、ユーザは、表示部３４に表示された複数のエリアのうちの１つをタッチすることにより、制御対象のエリアを指定する。制御部３１は、このようにユーザから制御対象のエリアの指定を受け付ける。

制御対象のエリアの指定を受け付けると、制御部３１は、指定されたエリアにおける空調設定画面を表示する（ステップＳ６０３）。複数のエリアにおける１つのエリアが指定された場合、制御部３１は、例えば図１５に示すように、指定されたエリアにおける運転モード、設定温度、設定湿度、風量、風向き等の設定画面を表示部３４に表示する。

空調設定画面を表示すると、制御部３１は、制御内容の指定を受け付ける（ステップＳ６０４）。ユーザは、図１５に示した空調設定画面が表示された状態において、入力受付部３３を操作して、指定されたエリアにおける空調の設定を入力する。制御部３１は、このようにユーザから入力された空調の設定を、指定されたエリアにおける制御内容として受け付ける。

制御内容の指定を受け付けると、制御部３１は、操作が終了したか否かを判定する（ステップＳ６０５）。操作が終了していない場合（ステップＳ６０５；ＮＯ）、制御部３１は、処理をステップＳ６０２に戻す。そして、制御部３１は、引き続き、制御対象のエリア及び制御内容の指定を受け付ける。

最終的に、操作が終了すると（ステップＳ６０５；ＹＥＳ）、制御部３１は、指定されたエリアの室内機４２を、指定された制御内容に従って制御する（ステップＳ６０６）。例えば、制御内容の指定として設定温度の変更が受け付けられた場合、制御部３１は、指定されたエリアに設けられた室内機４２による空調の設定温度を変更する。或いは、制御内容の指定として運転モードの変更が受け付けられた場合、制御部３１は、指定されたエリアに設けられた室内機４２による空調の運転モードを変更する。このように、制御部３１は、複数のエリアのうちの指定されたエリアにおける空調の設定を、指定された制御内容に従って変更する。以上により、図１４に示した操作受付処理を終了する。

このような操作受付処理を終了すると、制御部３１は、図１３に示したステップＳ７の空調制御処理を実行する。このとき、制御部３１は、複数のエリアのうちの制御対象のエリアに関しては空調制御処理を省略し、複数のエリアのうちの制御対象のエリア以外のエリアにのみ、空調制御処理を実行する。言い換えると、ユーザから制御対象のエリア及び制御内容の指定が受け付けられた場合、制御部３１は、制御対象のエリアに関しては、各エリアの知的生産性の度合いに応じた自動的な空調制御よりも、ユーザによる操作を優先する。

このように、実施の形態２に係る制御システム１０は、室内空間２内の各エリアにおける知的生産性の相対値を示す情報を表示し、それを見たユーザから制御対象のエリア及び制御内容の指定を受け付ける。これにより、室内空間２における各エリアの空調状態をユーザが個別に制御することができる。そのため、各エリアにおける知的生産性をより的確に向上させることができる。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。実施の形態１，２と同様の構成及び機能については、適宜説明を省略する。

上記実施の形態１，２では、設備制御部３２０は、室内空間２において着座している人の知的生産性の度合いに応じて空調を制御した。これに対して、実施の形態３では、設備制御部３２０は、着座している人の知的生産性の度合いに加えて、その人の嗜好に応じて空調を制御する。

実施の形態３において、複数の撮影装置２０の構成及び機能は実施の形態１と同様である。制御装置３０において、受信部３１０は、複数の撮影装置２０のそれぞれから送信された送信情報を受信する。集計部３３０は、受信部３１０により受信された送信情報を集計し、室内空間２内の各エリアにおける知的生産性の相対値を算出する。これに加えて、集計部３３０は、各エリアにおいて着座している人の嗜好を特定する。そして、制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された各エリアにおける知的生産性の相対値と各エリアにおいて着座している人の嗜好とに応じて、複数の室内機４２を制御する。

具体的に説明すると、集計部３３０は、図１６に示す嗜好テーブル７０を参照して、室内空間２において着座している人の嗜好を特定する。嗜好テーブル７０は、予め記憶部３２に記憶されており、撮影装置アドレスと、座席の位置ＩＤと、嗜好ＩＤと、の対応関係を定めている。具体的には、嗜好テーブル７０は、アドレス“１０１”の撮影装置２０により撮影された撮影画像５０における位置ＩＤ“１～２”の位置に、嗜好ＩＤ“１”の人の座席が存在することを定めている。また、嗜好テーブル７０は、アドレス“１０２”の撮影装置２０により撮影された撮影画像５０における位置ＩＤ“３～４”の位置に、嗜好ＩＤ“２”の人の座席が存在することを定めている。

嗜好テーブル７０において、嗜好ＩＤは、空調の嗜好の内容を示す値である。図１７に、嗜好ＩＤと空調の嗜好の内容との対応関係を定めたテーブルの例を示す。図１７に示すように、嗜好ＩＤは、“暑がり”を“１”、“寒がり”を“２”のように、室内空間２に存在する人の空調の嗜好の内容を異なる値で定めている。

集計部３３０は、受信部３１０により受信された送信情報から、撮影装置アドレスと、室内空間２において着座している人の位置ＩＤ及び知的生産性の度合いと、を読み取る。そして、集計部３３０は、嗜好テーブル７０を参照して、読み取った撮影装置アドレスと位置ＩＤとに対応する嗜好ＩＤを特定する。これにより、集計部３３０は、室内空間２において着座している人の空調の嗜好を特定する。

制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された各エリアにおける知的生産性の相対値と着座している人の空調の嗜好とに応じて、複数の室内機４２を制御する。具体的に説明すると、制御指令部３４０は、図１３に示した空調制御処理におけるステップＳ７０４，Ｓ７０６において、知的生産性の度合いが相対的に低いエリアの空調状態を現在とは異なる空調状態に変更する場合に、そのエリアにおいて着座している人の空調の嗜好を参照する。そして、制御指令部３４０は、そのエリアの空調状態を、そのエリアにおいて着座している人の空調の嗜好に合うように変更する。

例えば、知的生産性の度合いが相対的に低いエリアにおいて着座している人の空調の嗜好が暑がりである場合、制御指令部３４０は、そのエリアの設定温度を下げるように、そのエリアにおける空調の設定を変更する。これに対して、知的生産性の度合いが相対的に低いエリアにおいて着座している人の空調の嗜好が寒がりである場合、制御指令部３４０は、そのエリアの設定温度を上げるように、そのエリアにおける空調の設定を変更する。なお、１つのエリアに着座している複数の人が存在する場合には、そのエリアにおける空調の嗜好は、例えば多数決により決められる。

このように、実施の形態３に係る制御システム１０は、室内空間２において着座している人の知的生産性の度合いに加えて、その人の嗜好に応じて、室内空間２の空調を制御する。これにより、嗜好データを用いない場合に比べて、室内空間２における知的生産性をより的確に向上させることができる。

（実施の形態４）
次に、実施の形態４について説明する。実施の形態１～３と同様の構成及び機能については、適宜説明を省略する。

図１８に、実施の形態４に係る設備機器システム１ａの全体構成を示す。実施の形態４に係る設備機器システム１ａは、複数の撮影装置２０と、制御装置３０と、複数の照明機器８０と、を備える。すなわち、上記実施の形態１～３では、設備機器システム１は、設備機器として複数の室内機４２を備える空調システムであった。これに対して、実施の形態４では、設備機器システム１ａは、設備機器として複数の照明機器８０を備える照明システムである。

複数の照明機器８０のそれぞれは、光を照射して室内空間２を明るくする。室内空間２内の複数のエリアのそれぞれには、照明機器８０が１つずつ設けられている。

実施の形態４において、設備制御部３２０は、推定部２３０により推定された、室内空間２において着座している人の知的生産性の度合いに応じて、複数の照明機器８０を制御する。実施の形態４に係る設備機器システム１ａの各機能は、実施の形態１～３で説明した“室内機４２”を“照明機器８０”に置き換え、“空調”を“照明”と置き換えることで、同様に説明することができる。

具体的に説明すると、設備制御部３２０は、集計部３３０により算出された、室内空間２内の複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の相対値と、複数のエリアのそれぞれの照明状態と、に応じて、複数の照明機器８０を制御する。ここで、エリアの照明状態は、エリア内の照明環境に関する状態である。具体的には、エリアの照明状態は、そのエリアに設けられた照明機器８０が稼働することによるエリアの明度、色温度等の状態を意味する。各エリアの適宜の場所には、明るさセンサ、色温度センサ等の各種センサが設置されており、各エリアの照明状態は、各種センサの計測により取得される。

制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された各エリアにおける知的生産性の相対値に応じて、知的生産性が相対的に低いエリアに居る人の知的生産性が向上するように、知的生産性が相対的に低いエリアに設けられている照明機器８０の照明の明度、色温度等の設定を変更する。

このように、実施の形態４に係る制御システム１０は、室内空間２において着座している人の知的生産性の度合いに応じて、複数の照明機器８０による照明を制御する。このように照明を制御することによっても、空調を制御することと同様に、室内空間２における知的生産性を向上させることができる。

また、実施の形態４において、制御指令部３４０は、実施の形態３と同様に、室内空間２において着座している人の知的生産性の度合いに加えて、その人の嗜好に応じて、複数の照明機器８０を制御しても良い。具体的に説明すると、集計部３３０は、記憶部３２に記憶されている嗜好テーブル７０を参照して、室内空間２内の各エリアにおいて着座している人の嗜好を特定する。

嗜好テーブル７０は、実施の形態３と同様に、撮影装置アドレスと、座席の位置ＩＤと、嗜好ＩＤと、の対応関係を定めている。但し、実施の形態４における嗜好ＩＤは、照明の嗜好の内容を示す値である。

図１９に、嗜好ＩＤと空調の嗜好の内容との対応関係を定めたテーブルの例を示す。図１９に示すように、嗜好ＩＤは、“蛍光色好み”を“１”、“暖色系好み”を“２”、“明るめ好み”を“３”、“暗め好み”を“４”のように、室内空間２に存在する人の照明の嗜好の内容を異なる値で定めている。

集計部３３０は、このような嗜好ＩＤを参照して、室内空間２において着座している人の照明の嗜好を特定する。制御指令部３４０は、集計部３３０により算出された各エリアにおける知的生産性の相対値と着座している人の照明の嗜好とに応じて、複数の照明機器８０を制御する。制御指令部３４０による照明制御処理は、実施の形態３の空調制御処理において“空調”を“照明”に置き換えることにより同様に説明することができる。

（変形例）
以上、実施の形態を説明したが、各実施の形態を組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

例えば、上記実施の形態では、人検知部２２０は、撮影画像５０から室内空間２に存在している人を検知し、検知された人の画像が予め定められた基準画像に合致する場合に、検知された人が着座していると判定した。しかしながら、人検知部２２０は、基準画像を用いることに代えて又は加えて、検知された人の高さと動作量との少なくとも一方が予め定められた基準値よりも小さい場合に、検知された人が着座していると判定しても良い。

ここで、人の高さは、例えば、撮影画像５０において人が存在していると判定された領域の縦方向における長さの情報により得られる。また、人の動作量は、撮影画像５０から検知された人の動きの大きさであって、撮影画像５０において人が存在していると判定された領域の位置の時系列的な変化量の情報により得られる。室内空間２において着座している人の高さは、典型的には、立っている人の高さよりも低くなる。また、室内空間２において着座している人の動作量は、典型的には、立っている人の動作量よりも小さくなる。そのため、人検知部２２０は、撮影画像５０から検知された人の高さ又は動作量の情報を取得し、人の高さ又は動作量が基準値よりも小さい場合に、検知された人が着座していると判定しても良い。

上記実施の形態では、推定部２３０は、人検知部２２０により検知された人の動作量に基づいて、その人の知的生産性の度合いを推定した。しかしながら、推定部２３０は、動作量に代えて又は加えて、人検知部２２０により検知された人の生体情報に基づいて、その人の知的生産性の度合いを推定しても良い。ここで、生体情報は、具体的には、体温、呼吸数、心拍数等である。

体温は、赤外線により撮影された撮影画像５０における温度分布の情報により得られる。推定部２３０は、撮影画像５０から検知された着座している人の領域の温度により、その人の体温の情報を取得する。また、呼吸数及び心拍数は、例えば、人に取り付けられるセンサの測定により得られる。推定部２３０は、通信部２５によりセンサと通信し、センサにおいて測定された呼吸数及び心拍数の測定データを取得する。このような生体情報と知的生産性の度合いとの関係は、例えば機械学習により学習されて、学習済みモデルとして予め記憶部２２に記憶される。このとき、学習済みモデルは、人毎に分けて学習されても良い。そして、推定部２３０は、学習済みモデルを用いて、着座している人の生体情報からその人の知的生産性の度合いを推定する。

上記実施の形態では、室内空間２内の複数のエリアのそれぞれに１つずつ設備機器である室内機４２又は照明機器８０が設置されていた。しかしながら、エリアと設備機器とが１対１で対応していることに限らず、１つのエリア当たりに複数の設備機器が設置されていても良い。或いは、複数のエリア当たりに１つの設備機器が設置されていても良い。例えば、１つの室内機４２に互いに異なるエリアに空調空気を吹き出す複数の吹き出し口が設けられており、設備制御部３２０は、各エリアにおける知的生産性の度合いに応じて各吹き出し口から吹き出される空調空気を個別に制御することにより、各エリアにおける空調状態を個別に制御しても良い。

また、室内空間２内におけるエリアの数は、複数であることに限らず、１つであっても良い。室内空間２内におけるエリアが１つである場合、設備制御部３２０は、そのエリアにおいて着座している少なくとも１人の人の知的生産性の度合いに応じて、設備機器を制御する。例えば、設備制御部３２０は、そのエリアにおいて着座している少なくとも１人の人の知的生産性の度合いが閾値よりも小さい場合、そのエリアの状態、すなわち空調状態又は照明状態を現在の状態とは異なる状態に変更する制御を、設備機器である室内機４２又は照明機器８０に指令する。これにより、室内空間２における知的生産性を向上させることができる。

上記実施の形態では、室内空間２に複数の撮影装置２０が設置されており、１つの撮影装置２０がその周囲の４つのエリアを撮影した。しかしながら、室内空間２に設置される撮影装置２０の数は１つであっても良い。また、撮影装置２０は、室内空間２内における必要な範囲の熱分布を取得することができるものであれば、撮影部２３を回転駆動させることができなくても良い。

上記実施の形態では、撮影装置２０は、赤外線で室内空間２を撮影することにより、室内空間２の熱分布を示す熱画像を取得した。しかしながら、撮影装置２０は、赤外線に限らず、例えば可視光で室内空間２を撮影することにより、可視画像を取得しても良い。そして、人検知部２２０は可視画像から着座している人を検知し、推定部２３０は検知された人の知的生産性の度合いを推定しても良い。

上記実施の形態では、撮影装置２０が人検知部２２０と推定部２３０の機能を備えており、制御装置３０が設備制御部３２０の機能を備えていた。しかしながら、制御装置３０が人検知部２２０と推定部２３０の機能を備えていても良い。この場合、撮影装置２０において、送信部２４０は、撮影画像取得部２１０により取得された撮影画像５０を制御装置３０に送信する。そして、制御装置３０において、人検知部２２０は、撮影装置２０から送信された撮影画像５０から着座している人を検知し、推定部２３０は、検知された人の知的生産性の度合いを推定する。

或いは、撮影装置２０が人検知部２２０の機能を備えており、制御装置３０が推定部２３０と設備制御部３２０の機能を備えていても良い。このように、制御システム１０における各機能を撮影装置２０と制御装置３０とのどちらが備えるかは自由である。

また、撮影装置２０が設備制御部３２０の機能を備えていても良い。言い換えると、撮影装置２０と制御装置３０とが独立した装置であることに限らず、撮影装置２０が制御装置３０の機能を備えていても良い。この場合、撮影装置２０単体で制御システムとして機能する。

上記実施の形態では、制御部２１，３１において、ＣＰＵがＲＯＭ又は記憶部２２，３２に記憶されたプログラムを実行することによって、図５に示した各部として機能した。しかしながら、制御部２１，３１は、専用のハードウェアであってもよい。専用のハードウェアとは、例えば単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又は、これらの組み合わせである。制御部２１，３１が専用のハードウェアである場合、各部の機能それぞれを個別のハードウェアで実現してもよいし、各部の機能をまとめて単一のハードウェアで実現してもよい。

また、各部の機能のうち、一部を専用のハードウェアによって実現し、他の一部をソフトウェア又はファームウェアによって実現してもよい。このように、制御部２１，３１は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又は、これらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

本開示に係る撮影装置２０又は制御装置３０の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータ、情報端末装置等のコンピュータに適用することで、当該コンピュータを、本開示に係る撮影装置２０又は制御装置３０として機能させることも可能である。

また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk ROM）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネット等の通信ネットワークを介して配布してもよい。

本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。すなわち、本開示の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、この開示の範囲内とみなされる。

本開示は、設備機器を制御するシステム等に好適に採用され得る。

１，１ａ 設備機器システム、２ 室内空間、１０ 制御システム、２０ 撮影装置、２１ 制御部、２２ 記憶部、２３ 撮影部、２４ 回転駆動部、２５ 通信部、３０ 制御装置、３１ 制御部、３２ 記憶部、３３ 入力受付部、３４ 表示部、３５ 通信部、４０ 空調機、４１ 室外機、４２ 室内機、５０ 撮影画像、６０ エリアテーブル、７０ 嗜好テーブル、８０ 照明機器、２１０ 撮影画像取得部、２２０ 人検知部、２３０ 推定部、２４０ 送信部、３１０ 受信部、３２０ 設備制御部、３３０ 集計部、３４０ 制御指令部、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６ 人

Claims (13)

1. 室内空間に設けられた設備機器を制御する制御システムであって、
   前記室内空間が撮影された撮影画像から、前記室内空間に存在している人を検知するとともに、前記検知された人の画像から、前記検知された人が着座しているか否かを判定する人検知手段と、
   前記室内空間に存在している前記人のうち、前記着座していると判定された人の動作量に基づいて、前記人が着座して行う知的作業の生産性である知的生産性の度合いを推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された前記知的生産性の度合いに応じて、前記設備機器を制御する設備制御手段と、を備える、
   制御システム。
2. 前記知的作業は、事務仕事と執筆と勉強とのうちの少なくともいずれかである、
   請求項１に記載の制御システム。
3. 前記推定手段は、前記着座していると判定された人の動作量と生体情報とに基づいて、前記知的生産性の度合いを推定する、
   請求項１又は２に記載の制御システム。
4. 前記推定手段は、機械学習により学習された、生体情報と知的生産性の度合いとの関係に基づいて、前記着座していると判定された人の生体情報から該人の知的生産性の度合いを推定する、
   請求項３に記載の制御システム。
5. 前記人検知手段は、前記撮影画像から、前記室内空間において着座している複数の人を検知し、
   前記推定手段は、前記人検知手段により検知された前記複数の人の知的生産性の度合いを推定し、
   前記設備制御手段は、前記推定手段により推定された前記複数の人の知的生産性の度合いに基づいて算出された、前記室内空間内の複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の相対値と、前記複数のエリアのそれぞれの状態と、に応じて、前記設備機器を制御する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の制御システム。
6. 前記設備制御手段は、
   前記複数のエリアのうちの第１のエリアにおける知的生産性の度合いが前記複数のエリアのうちの第２のエリアにおける知的生産性の度合いよりも高く、且つ、前記第１のエリアの状態が前記第２のエリアの状態と異なる場合、前記第２のエリアの状態を前記第１のエリアの状態と同じ状態に変更する制御を前記設備機器に指令し、
   前記複数のエリアのうちの第１のエリアにおける知的生産性の度合いが前記複数のエリアのうちの第２のエリアにおける知的生産性の度合いよりも高く、且つ、前記第１のエリアの状態が前記第２のエリアの状態と同じである場合、前記第２のエリアの状態を異なる状態に変更する制御を前記設備機器に指令する、
   請求項５に記載の制御システム。
7. 前記設備制御手段は、前記複数のエリアにおける知的生産性の度合いが均一であり、且つ、前記複数のエリアにおける知的生産性の度合いが予め定められた閾値よりも低い場合、前記複数のエリアの状態を異なる状態に変更する制御を前記設備機器に指令する、
   請求項５又は６に記載の制御システム。
8. 前記複数のエリアのそれぞれにおける知的生産性の度合いを示す情報を表示する表示手段と、
   前記複数のエリアのうちの制御対象のエリア及び制御内容の指定を受け付ける入力受付手段と、を更に備え、
   前記設備制御手段は、前記入力受付手段により前記指定が受け付けられた場合、前記制御対象のエリアにおける前記設備機器を、前記制御内容に従って制御する、
   請求項５から７のいずれか１項に記載の制御システム。
9. 前記設備制御手段は、前記推定手段により推定された前記知的生産性の度合いと前記人検知手段により検知された前記人の嗜好とに応じて、前記設備機器を制御する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の制御システム。
10. 前記設備機器は、前記室内空間を空調する少なくとも１つの室内機であり、
    前記設備制御手段は、前記推定手段により推定された前記知的生産性の度合いに応じて、前記少なくとも１つの室内機による前記室内空間の空調を制御する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の制御システム。
11. 前記設備機器は、前記室内空間に光を照射する少なくとも１つの照明機器であり、
    前記設備制御手段は、前記推定手段により推定された前記知的生産性の度合いに応じて、前記少なくとも１つの照明機器による前記光の照射を制御する、
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の制御システム。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の制御システムと、前記設備機器と、を備える、
    設備機器システム。
13. 室内空間が撮影された撮影画像から、前記室内空間に存在している人を検知し、
    検知された前記人の画像から、前記検知された人が着座しているか否かを判定し、
    前記室内空間に存在している前記人のうち、前記着座していると判定された人の動作量に基づいて、前記人が着座して行う知的作業の生産性である知的生産性の度合いを推定し、
    前記知的生産性の度合いに応じて、前記室内空間に設けられた設備機器を制御する、
    設備機器の制御方法。

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