JPH0518827A - 人体検出装置 - Google Patents
人体検出装置Info
- Publication number
- JPH0518827A JPH0518827A JP3169921A JP16992191A JPH0518827A JP H0518827 A JPH0518827 A JP H0518827A JP 3169921 A JP3169921 A JP 3169921A JP 16992191 A JP16992191 A JP 16992191A JP H0518827 A JPH0518827 A JP H0518827A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- human body
- rule
- fuzzy
- infrared sensor
- fuzzy inference
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- Radiation Pyrometers (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】
【構成】本発明は、焦電型赤外線センサの検出出力から
人体の有無を判定する際にファジイ推論を用いることに
より、人体の有無をより正確に、かつ簡単な方法で判定
することを実現するものである。また、空間における人
体の総数をもファジイ推論によって推論するため、特に
これを備えた空気調和装置においては、快適な居住空間
を提供することが可能となるものである。更に、空気調
和装置の出力をファジイ推論で推論するため、より細か
な制御が可能になることを最も主要な特とする。
人体の有無を判定する際にファジイ推論を用いることに
より、人体の有無をより正確に、かつ簡単な方法で判定
することを実現するものである。また、空間における人
体の総数をもファジイ推論によって推論するため、特に
これを備えた空気調和装置においては、快適な居住空間
を提供することが可能となるものである。更に、空気調
和装置の出力をファジイ推論で推論するため、より細か
な制御が可能になることを最も主要な特とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、人体から放射される赤
外線を検出する人体検出装置、及びこれを備えた、空間
に存在する人間にとって快適な居住空間を提供する空気
調和装置に関する。
外線を検出する人体検出装置、及びこれを備えた、空間
に存在する人間にとって快適な居住空間を提供する空気
調和装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、人体検出の方法として人体か
ら放射される赤外線を検出する方法は、よく知られてお
り、人体検出装置として焦電型赤外線センサ等がよく用
いられている。また、空間に存在する人間にとって快適
な居住空間を提供する空気調和装置用の赤外線検出装置
として、例えば室内の温度分布や、室内の人間の有無や
人の位置を検出するもの（特開平２−１８３７５２号公
報）等が知られている。
ら放射される赤外線を検出する方法は、よく知られてお
り、人体検出装置として焦電型赤外線センサ等がよく用
いられている。また、空間に存在する人間にとって快適
な居住空間を提供する空気調和装置用の赤外線検出装置
として、例えば室内の温度分布や、室内の人間の有無や
人の位置を検出するもの（特開平２−１８３７５２号公
報）等が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、焦電型
赤外線センサを人体検出装置として用いた場合、センサ
の検出出力から人体の有無を判定することが１つの大き
な課題となっており、現状ではまだまだ誤動作が多く、
精度を上げるためには判定方法が複雑化してしまうとい
った問題があった。従って、これを空気調和装置と組み
合わせて使用した場合、制御対象となる空気調和装置の
運転に支障を生じることが多々あった。
赤外線センサを人体検出装置として用いた場合、センサ
の検出出力から人体の有無を判定することが１つの大き
な課題となっており、現状ではまだまだ誤動作が多く、
精度を上げるためには判定方法が複雑化してしまうとい
った問題があった。従って、これを空気調和装置と組み
合わせて使用した場合、制御対象となる空気調和装置の
運転に支障を生じることが多々あった。
【０００４】本発明は、上述の問題に鑑みて試されたも
ので、人体の有無をより正確に、かつ簡単な方法で判定
する人体検出装置及びこれを備えた空気調和装置を提供
するものである。
ので、人体の有無をより正確に、かつ簡単な方法で判定
する人体検出装置及びこれを備えた空気調和装置を提供
するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、チョッピング
手段を有する焦電型赤外線センサと、前記焦電型赤外線
センサからの特徴部分に関する検出出力について、ファ
ジイルールに従って人体の有無を推論するファジイ推論
手段とを備えたことを特徴とするものである。
手段を有する焦電型赤外線センサと、前記焦電型赤外線
センサからの特徴部分に関する検出出力について、ファ
ジイルールに従って人体の有無を推論するファジイ推論
手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】また、本発明は設置された空間における複
数の検出エリアを順次検出する、チョッピング手段を有
する焦電型赤外線センサと、前記焦電型赤外線センサか
らの特徴部分に関する検出出力について、ファジイルー
ルに従って前記空間における複数の検出エリアの人体の
総数を推論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴
とするものである。
数の検出エリアを順次検出する、チョッピング手段を有
する焦電型赤外線センサと、前記焦電型赤外線センサか
らの特徴部分に関する検出出力について、ファジイルー
ルに従って前記空間における複数の検出エリアの人体の
総数を推論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴
とするものである。
【０００７】
【作用】本発明は上述の構成によって、焦電型赤外線セ
ンサの検出出力から人体の有無を判定する際にファジイ
推論を用いることにより、人体の有無をより正確に、か
つ簡単な方法で判定することを実現するものである。ま
た、空間における人体の総数をもファジイ推論によって
推論するため、特にこれを備えた空気調和装置において
は、より細かな制御が可能となり、快適な居住空間を提
供することが可能になる。
ンサの検出出力から人体の有無を判定する際にファジイ
推論を用いることにより、人体の有無をより正確に、か
つ簡単な方法で判定することを実現するものである。ま
た、空間における人体の総数をもファジイ推論によって
推論するため、特にこれを備えた空気調和装置において
は、より細かな制御が可能となり、快適な居住空間を提
供することが可能になる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面とともに
説明する。図１は本発明の一実施例による人体検出装置
のブロック図であり、焦電型赤外線センサ等からなる検
知手段１、検知手段１からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第１ファジイ推論プロ
セッサ３、及び第１ファジイ推論プロセッサ３でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第１ファジイルール記憶装置４から構成される。検知
手段１はその検知可能な領域から発せられた赤外線を検
知し、その結果得られた信号は演算手段２へ送られ、こ
こで温度に変換される。
説明する。図１は本発明の一実施例による人体検出装置
のブロック図であり、焦電型赤外線センサ等からなる検
知手段１、検知手段１からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第１ファジイ推論プロ
セッサ３、及び第１ファジイ推論プロセッサ３でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第１ファジイルール記憶装置４から構成される。検知
手段１はその検知可能な領域から発せられた赤外線を検
知し、その結果得られた信号は演算手段２へ送られ、こ
こで温度に変換される。
【０００９】本実施例において採用した推論ルールは、
次のようなものであり、第１ファジイルール記憶装置４
内部に記憶されている。すなわち、演算手段２によって
得られた温度をＴとし、また、人体の存在する可能性を
ｘとすると、 ルール１：ＩＦ Ｔ ｉｓ 低温 ＴＨＥＮ ｘ ｉｓ
小 ルール２：ＩＦ Ｔ ｉｓ 人体の表面皮膚温度 ＴＨ
ＥＮ ｘ ｉｓ 大 ルール３：ＩＦ Ｔ ｉｓ 高温 ＴＨＥＮ ｘ ｉｓ
小 等である。これらを用いて人体の有無を判定するため
に、図２に示すようなメンバーシップ関数を用いたファ
ジイ推論を行なう。図２（ａ）は演算手段２によって得
られた温度に対するメンバーシップ関数であり、ここで
Ａ１＝”低温”、Ａ２＝”人体の表面皮膚温度”、Ａ３
＝”高温”などはファジイ集合である。また、図２
（ｂ）は人体の有無に対するメンバーシップ関数を図示
したものであり、ここでＢ１＝”小”、Ｂ２＝”大”、
Ｂ３＝”小”などはファジイ集合である。これらを用い
て常法によりファジイ推論を実行すれば、人体の有無に
ついての判定結果をより正確に、かつ簡単な方法で得る
ことができる。
次のようなものであり、第１ファジイルール記憶装置４
内部に記憶されている。すなわち、演算手段２によって
得られた温度をＴとし、また、人体の存在する可能性を
ｘとすると、 ルール１：ＩＦ Ｔ ｉｓ 低温 ＴＨＥＮ ｘ ｉｓ
小 ルール２：ＩＦ Ｔ ｉｓ 人体の表面皮膚温度 ＴＨ
ＥＮ ｘ ｉｓ 大 ルール３：ＩＦ Ｔ ｉｓ 高温 ＴＨＥＮ ｘ ｉｓ
小 等である。これらを用いて人体の有無を判定するため
に、図２に示すようなメンバーシップ関数を用いたファ
ジイ推論を行なう。図２（ａ）は演算手段２によって得
られた温度に対するメンバーシップ関数であり、ここで
Ａ１＝”低温”、Ａ２＝”人体の表面皮膚温度”、Ａ３
＝”高温”などはファジイ集合である。また、図２
（ｂ）は人体の有無に対するメンバーシップ関数を図示
したものであり、ここでＢ１＝”小”、Ｂ２＝”大”、
Ｂ３＝”小”などはファジイ集合である。これらを用い
て常法によりファジイ推論を実行すれば、人体の有無に
ついての判定結果をより正確に、かつ簡単な方法で得る
ことができる。
【００１０】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図２（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。
形としては、図２（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。
【００１１】図３は本発明の人体検出装置の他の実施例
のブロック図を示すものであって、図１の実施例と同一
の機能部品には同一番号を付して示している。本実施例
においては、空間における複数の検出エリアを順次検出
可能な検出手段５を有しているため、複数の検出エリア
の人体の総数という形で人体の有無を判定することが可
能となる。検出手段５からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第２ファジイ推論プロ
セッサ６、及び第２ファジイ推論プロセッサ６でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第２ファジイルール記憶装置７を備えた本実施例にお
いて採用した推論ルールは、次のようなものであり、第
２ファジイルール記憶装置６内部に記憶されている。す
なわち、演算手段２によって得られた温度をＴ、温度Ｔ
である検出エリア数をｎ（Ｔ）とし、また、複数の検出
エリアの人体の総数をｙとすると、 ルール４：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 少
ないＴＨＥＮ ｙ ｉｓ少ない ルール５：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 標
準ＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 標準 ルール６：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 多
いＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 多い 等である。ここで人体の表面皮膚温度としてはある一定
の温度範囲を設定し、これをもとに検知エリア数ｎ
（Ｔ）を算出している。これらを用いて人体の有無を判
定するために、図４に示すようなメンバーシップ関数を
用いたファジイ推論を行なう。図４（ａ）は検出エリア
数に対するメンバーシップ関数であり、ここでＣ１＝”
少ない”、Ｃ２＝”標準”、Ｃ３＝”多い”などはファ
ジイ集合である。また、図４（ｂ）は人体の総数に対す
るメンバーシップ関数を図示したものであり、ここでＤ
１＝”少ない”、Ｄ２＝”標準”、Ｄ３＝”多い”など
はファジイ集合である。これらを用いて常法によりファ
ジイ推論を実行すれば、人体の総数についての情報を簡
単な方法で得ることができる。
のブロック図を示すものであって、図１の実施例と同一
の機能部品には同一番号を付して示している。本実施例
においては、空間における複数の検出エリアを順次検出
可能な検出手段５を有しているため、複数の検出エリア
の人体の総数という形で人体の有無を判定することが可
能となる。検出手段５からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第２ファジイ推論プロ
セッサ６、及び第２ファジイ推論プロセッサ６でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第２ファジイルール記憶装置７を備えた本実施例にお
いて採用した推論ルールは、次のようなものであり、第
２ファジイルール記憶装置６内部に記憶されている。す
なわち、演算手段２によって得られた温度をＴ、温度Ｔ
である検出エリア数をｎ（Ｔ）とし、また、複数の検出
エリアの人体の総数をｙとすると、 ルール４：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 少
ないＴＨＥＮ ｙ ｉｓ少ない ルール５：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 標
準ＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 標準 ルール６：ＩＦ ｎ（人体の表面皮膚温度） ｉｓ 多
いＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 多い 等である。ここで人体の表面皮膚温度としてはある一定
の温度範囲を設定し、これをもとに検知エリア数ｎ
（Ｔ）を算出している。これらを用いて人体の有無を判
定するために、図４に示すようなメンバーシップ関数を
用いたファジイ推論を行なう。図４（ａ）は検出エリア
数に対するメンバーシップ関数であり、ここでＣ１＝”
少ない”、Ｃ２＝”標準”、Ｃ３＝”多い”などはファ
ジイ集合である。また、図４（ｂ）は人体の総数に対す
るメンバーシップ関数を図示したものであり、ここでＤ
１＝”少ない”、Ｄ２＝”標準”、Ｄ３＝”多い”など
はファジイ集合である。これらを用いて常法によりファ
ジイ推論を実行すれば、人体の総数についての情報を簡
単な方法で得ることができる。
【００１２】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図４（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、人体の皮膚表面温度とし
てクリスプ集合を用いているが、第一の実施例にあった
ようなファジイ集合を用い、検知エリア数ｎ（Ｔ）の算
出は、各検知エリアについて第一の実施例にあったよう
なファジイ推論を実行し、その結果を重心法等の常法に
したがって非ファジイ化することによって行なってもよ
く、この場合各検知エリアについての人体の有無につい
ての判定結果により信頼性がおけるため、人体の総数に
ついてもより確度の高い情報が得られる。
形としては、図４（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、人体の皮膚表面温度とし
てクリスプ集合を用いているが、第一の実施例にあった
ようなファジイ集合を用い、検知エリア数ｎ（Ｔ）の算
出は、各検知エリアについて第一の実施例にあったよう
なファジイ推論を実行し、その結果を重心法等の常法に
したがって非ファジイ化することによって行なってもよ
く、この場合各検知エリアについての人体の有無につい
ての判定結果により信頼性がおけるため、人体の総数に
ついてもより確度の高い情報が得られる。
【００１３】図５は本発明の人体検出装置を備えた空気
調和装置の実施例のブロック図を示すものであって、図
１及び図３の実施例と同一の機能部品には同一番号を付
して示している。本実施例においては、空気調和装置の
出力制御手段８を有しているため、複数の検出エリアの
人体の総数についての情報をもとに空気調和装置の出力
制御が可能となり、空調負荷に対応した機器制御が可能
になるといった点で省エネルギー効果があり、また、空
間内に存在する人にとっても最適な空調を提供すること
ができる。検出手段５からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第３ファジイ推論プロ
セッサ９、及び第３ファジイ推論プロセッサ９でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第３ファジイルール記憶装置１０を備えた本実施例に
おいて採用した推論ルールは、次のようなものであり、
第３ファジイルール記憶装置１０内部に記憶されてい
る。すなわち、複数の検出エリアの人体の総数をｙ、空
気調和装置の出力をｆとすると、 ルール７：ＩＦ ｙ ｉｓ 少ない ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 弱め ルール８：ＩＦ ｙ ｉｓ 標準 ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 標準 ルール９：ＩＦ ｙ ｉｓ 多い ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 強め 等である。ここで複数の検出エリアの人体の総数ｙは、
各検出エリアにおいて検出手段５から検出され演算手段
２を介して得られた温度に対して、ある一定の温度範囲
を設定しこの条件を満足するエリア数の総数として算出
している。これらを用いて空気調和装置の出力を決定す
るために、図６に示すようなメンバーシップ関数を用い
たファジイ推論を行なう。図６（ａ）は人体の総数に対
するメンバーシップ関数であり、ここでＥ１＝”少な
い”、Ｅ２＝”標準”、Ｅ３＝”多い”などはファジイ
集合である。また、図６（ｂ）は空気調和装置の出力に
対するメンバーシップ関数を図示したものであり、ここ
でＦ１＝”弱め”、Ｆ２＝”標準”、Ｆ３＝”強め”な
どはファジイ集合である。これらを用いて常法によりフ
ァジイ推論を実行すれば、最適な空気調和装置の出力を
簡単な方法で決定することができる。
調和装置の実施例のブロック図を示すものであって、図
１及び図３の実施例と同一の機能部品には同一番号を付
して示している。本実施例においては、空気調和装置の
出力制御手段８を有しているため、複数の検出エリアの
人体の総数についての情報をもとに空気調和装置の出力
制御が可能となり、空調負荷に対応した機器制御が可能
になるといった点で省エネルギー効果があり、また、空
間内に存在する人にとっても最適な空調を提供すること
ができる。検出手段５からの信号を温度に変換する演算
手段２、ファジイ推論を実行する第３ファジイ推論プロ
セッサ９、及び第３ファジイ推論プロセッサ９でファジ
イ推論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶す
る第３ファジイルール記憶装置１０を備えた本実施例に
おいて採用した推論ルールは、次のようなものであり、
第３ファジイルール記憶装置１０内部に記憶されてい
る。すなわち、複数の検出エリアの人体の総数をｙ、空
気調和装置の出力をｆとすると、 ルール７：ＩＦ ｙ ｉｓ 少ない ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 弱め ルール８：ＩＦ ｙ ｉｓ 標準 ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 標準 ルール９：ＩＦ ｙ ｉｓ 多い ＴＨＥＮ ｆ ｉ
ｓ 強め 等である。ここで複数の検出エリアの人体の総数ｙは、
各検出エリアにおいて検出手段５から検出され演算手段
２を介して得られた温度に対して、ある一定の温度範囲
を設定しこの条件を満足するエリア数の総数として算出
している。これらを用いて空気調和装置の出力を決定す
るために、図６に示すようなメンバーシップ関数を用い
たファジイ推論を行なう。図６（ａ）は人体の総数に対
するメンバーシップ関数であり、ここでＥ１＝”少な
い”、Ｅ２＝”標準”、Ｅ３＝”多い”などはファジイ
集合である。また、図６（ｂ）は空気調和装置の出力に
対するメンバーシップ関数を図示したものであり、ここ
でＦ１＝”弱め”、Ｆ２＝”標準”、Ｆ３＝”強め”な
どはファジイ集合である。これらを用いて常法によりフ
ァジイ推論を実行すれば、最適な空気調和装置の出力を
簡単な方法で決定することができる。
【００１４】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図６（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、各検出エリアの温度とし
てクリスプ集合を用いているが、第二の実施例の人体皮
膚表面温度で用いたようなファジイ集合を用い、複数の
検出エリアの人体の総数ｙの算出は、各検知エリアにつ
いて第二の実施例にあったようなファジイ推論を実行
し、その結果を重心法等の常法にしたがって非ファジイ
化することによって行なってもよく、この場合各検知エ
リアについての人体の有無についての判定結果により信
頼性がおけるため、人体の総数についてもより確度の高
い情報が得られ、その結果、空気調和装置の出力として
より適当な値を算出することが可能となる。
形としては、図６（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、各検出エリアの温度とし
てクリスプ集合を用いているが、第二の実施例の人体皮
膚表面温度で用いたようなファジイ集合を用い、複数の
検出エリアの人体の総数ｙの算出は、各検知エリアにつ
いて第二の実施例にあったようなファジイ推論を実行
し、その結果を重心法等の常法にしたがって非ファジイ
化することによって行なってもよく、この場合各検知エ
リアについての人体の有無についての判定結果により信
頼性がおけるため、人体の総数についてもより確度の高
い情報が得られ、その結果、空気調和装置の出力として
より適当な値を算出することが可能となる。
【００１５】なお、ここで制御対象となる空気調和装置
の出力としては、冷媒圧縮機の回転数や吹出口から吹出
す空気の流量等が挙げられるが、特に後者を用いた場合
は、冷媒圧縮機等耐久性が要求される空気調和装置中の
原動機械類の運転負荷を一定とし、耐久性向上が期待さ
れるため好ましい。
の出力としては、冷媒圧縮機の回転数や吹出口から吹出
す空気の流量等が挙げられるが、特に後者を用いた場合
は、冷媒圧縮機等耐久性が要求される空気調和装置中の
原動機械類の運転負荷を一定とし、耐久性向上が期待さ
れるため好ましい。
【００１６】
【発明の効果】以上のように、本発明においては、人体
の有無についての判定結果をより正確に行える、また人
体の有無についての判定結果をより簡単な方法で得るこ
とができる等の効果を有する。また、本発明は設置され
た空間における複数の検出エリアを順次検出することを
特徴とするものであるから人体の総数についての情報を
より正確に行え、かつ人体の総数についての情報を簡単
な方法で得ることができので、空調装置に適用したとき
はより細かな制御ができ快適な空調が可能となる。
の有無についての判定結果をより正確に行える、また人
体の有無についての判定結果をより簡単な方法で得るこ
とができる等の効果を有する。また、本発明は設置され
た空間における複数の検出エリアを順次検出することを
特徴とするものであるから人体の総数についての情報を
より正確に行え、かつ人体の総数についての情報を簡単
な方法で得ることができので、空調装置に適用したとき
はより細かな制御ができ快適な空調が可能となる。
【図１】本発明の一実施例の人体検出装置のブロック図
【図２】（ａ）同実施例における温度に対するメンバー
シップ関数を表示したグラフ （ｂ）同実施例における人体の有無に対するメンバーシ
ップ関数を表示したグラフ
シップ関数を表示したグラフ （ｂ）同実施例における人体の有無に対するメンバーシ
ップ関数を表示したグラフ
【図３】本発明の異なる実施例の人体検出装置のブロッ
ク図
ク図
【図４】（ａ）同実施例における検出エリア数に対する
メンバーシップ関数を表示したグラフ （ｂ）同実施例における人体の総数に対するメンバーシ
ップ関数を表示したグラフ
メンバーシップ関数を表示したグラフ （ｂ）同実施例における人体の総数に対するメンバーシ
ップ関数を表示したグラフ
【図５】本発明の一実施例の人体検出装置を応用した空
調装置のブロック図
調装置のブロック図
【図６】（ａ）同実施例における人体の総数に対するメ
ンバーシップ関数を表示したグラフ （ｂ）空気調和装置の出力に対するメンバーシップ関数
を表示したグラフ
ンバーシップ関数を表示したグラフ （ｂ）空気調和装置の出力に対するメンバーシップ関数
を表示したグラフ
１ 検知手段
２ 演算手段
３ 第１ファジイ推論プロセッサ
４ 第１ファジイルール記憶装置
５ 検出手段
６ 第２ファジイ推論プロセッサ
７ 第２ファジイルール記憶装置
８ 空気調和装置の出力制御手段
９ 第３ファジイ推論プロセッサ
１０ 第３ファジイルール記憶装置
Claims (2)
- 【請求項１】 チョッピング手段を有する焦電型赤外線
センサと、前記焦電型赤外線センサからの特徴部分に関
する検出出力について、第１ファジイルールに従って人
体の有無をファジイ推論する第１ファジイ推論手段とを
具備し、前記第１ファジイルールは前記焦電型赤外線セ
ンサの検出出力Ｔと人体の表面皮膚温度ｘとすると、 ルール１：ＩＦ Ｔ ｉｓ 低温 ＴＨＥ
Ｎ ｘ ｉｓ 小 ルール２：ＩＦ Ｔ ｉｓ 人体の表面皮膚温度 ＴＨＥ
Ｎ ｘ ｉｓ 大 ルール３：ＩＦ Ｔ ｉｓ 高温 ＴＨＥ
Ｎ ｘ ｉｓ 小 であることを特徴とする人体検出装置。 - 【請求項２】 チョッピング手段を有する焦電型赤外線
センサと、前記焦電型赤外線センサからの特徴部分に関
する検出出力について、第２ファジイルールに従って人
体の有無をファジイ推論する第２ファジイ推論手段とを
具備し、前記第２ファジイルールは前記焦電型赤外線セ
ンサの検出出力Ｔと人体の表面皮膚温度ｘとすると、 ルール４：ＩＦ ｎ ｉｓ 少ない ＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 少
ない ルール５：ＩＦ ｎ ｉｓ 標準 ＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 標
準 ルール６：ＩＦ ｎ ｉｓ 多い ＴＨＥＮ ｙ ｉｓ 多
い であり、被測定空間を複数のエリアに分割し、各エリア
の前記センサ−による測定値が所定範囲内であるエリア
の数がｎであるとき、その数ｎによって被測定空間内の
人の総数ｙを推論することを特徴とする人体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3169921A JPH0518827A (ja) | 1991-07-10 | 1991-07-10 | 人体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3169921A JPH0518827A (ja) | 1991-07-10 | 1991-07-10 | 人体検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0518827A true JPH0518827A (ja) | 1993-01-26 |
Family
ID=15895424
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3169921A Pending JPH0518827A (ja) | 1991-07-10 | 1991-07-10 | 人体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0518827A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0646901A1 (de) * | 1993-10-04 | 1995-04-05 | Cerberus Ag | Verfahren zur Verarbeitung der Signale eines passiven Infrarot-Detektors und Infrarot-Detektor zur Durchführung des Verfahrens |
| US11966098B2 (en) | 2014-12-11 | 2024-04-23 | Panavision International, L.P. | Modular lens system for motion picture camera applications |
-
1991
- 1991-07-10 JP JP3169921A patent/JPH0518827A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0646901A1 (de) * | 1993-10-04 | 1995-04-05 | Cerberus Ag | Verfahren zur Verarbeitung der Signale eines passiven Infrarot-Detektors und Infrarot-Detektor zur Durchführung des Verfahrens |
| US11966098B2 (en) | 2014-12-11 | 2024-04-23 | Panavision International, L.P. | Modular lens system for motion picture camera applications |
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