JP7122643B2 - Equipment control system and equipment control method - Google Patents
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Description
本発明は、機器制御システム、及び、機器制御方法に関する。 The present invention relates to a device control system and a device control method.
情報端末によって空調機器または照明機器を制御する技術が知られている。特許文献1には、人の有無または窓の開閉状態により、空調機器または照明機器を家庭内情報端末で自動的に制御する家庭内情報システムが開示されている。
Techniques for controlling air conditioners or lighting equipment by means of information terminals are known.
人の有無に基づいて機器が制御されるシステムにおいては、機器の制御内容を細かく変更することが難しい。 In a system in which equipment is controlled based on the presence or absence of a person, it is difficult to finely change the control details of the equipment.
本発明は、機器の制御内容を細かく変更することができる機器制御システム、及び、機器制御方法を提供する。 The present invention provides a device control system and a device control method capable of finely changing the control details of the device.
本発明の一態様に係る機器制御システムは、対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部と、取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部とを備える。 A device control system according to an aspect of the present invention acquires a retention rate indicating the length of time a person stays in a target area, which is determined based on the detection result of a sensor that detects the position of a person in the target area. and a control unit that controls an environment control device that controls the environment of the target area based on the acquired stay rate.
本発明の一態様に係る機器制御方法は、対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得し、取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する。 A device control method according to an aspect of the present invention obtains a retention rate indicating the length of time a person stays in a target area, which is determined based on the detection result of a sensor that detects the position of a person in the target area. and controls an environment control device that controls the environment of the target area based on the acquired stay rate.
本発明の一態様に係るプログラムは、前記機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A program according to an aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the device control method.
本発明によれば、機器の制御内容を細かく変更することができる機器制御システム、及び、機器制御方法が実現される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the apparatus control system which can change the control content of an apparatus finely, and an apparatus control method are implement|achieved.
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Hereinafter, embodiments will be specifically described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are examples and are not intended to limit the present invention. In addition, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in independent claims representing the highest concept will be described as arbitrary constituent elements.
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。 Each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code|symbol is attached|subjected with respect to substantially the same structure, and the overlapping description may be abbreviate|omitted or simplified.
(実施の形態1)
[構成]
まず、実施の形態1に係る機器制御システムの構成について説明する。図1は、実施の形態1に係る機器制御システムの機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
[Constitution]
First, the configuration of the device control system according to
図1に示されるように、機器制御システム10は、画像センサ20、照明機器30、及び、空調機器40と通信を行い、照明機器30、及び、空調機器40を制御するシステムである。機器制御システム10は、複数の照明機器30及び複数の空調機器40と通信を行い、複数の照明機器30及び複数の空調機器40を制御してもよい。
As shown in FIG. 1 , the
画像センサ20は、例えば、施設の天井に取り付けられ、施設内の特定エリアの映像を撮像することにより、特定エリアにおける人の位置を検出するセンサである。図2は、画像センサ20の機能を説明するための概念図である。
The
図2に示されるように、以下の実施の形態1では、画像センサ20の撮像範囲のほぼ全体は、特定エリアAと定義され、特定エリアAの分割によって得られる複数のエリアは、対象エリアA1~A4と定義される。例えば、機器制御システム10が備える照明機器30は、対象エリアA1~A4のそれぞれに配置され、機器制御システム10は、対象エリアA1~A4ごとに照明環境を制御することができる。
As shown in FIG. 2, in
機器制御システム10は、具体的には、対象エリアA1~A4において人が滞留している時間の程度を示す滞留率(言い換えれば、滞留度)に基づいて照明機器30を制御する。以下、このような機器制御システム10の各構成要素について詳細に説明する。
Specifically, the
上述のように、画像センサ20は、例えば、施設の天井に取り付けられ、施設内の特定エリアAの映像を撮像する。映像には複数のフレームが含まれ、画像センサ20は、複数のフレームのそれぞれに画像処理を行うことにより、特定エリアAにおける人の位置を検出する。
As described above, the
例えば、画像センサ20は、人がいない状態の特定エリアAを撮像することによって得られる背景画像と対象フレームとを比較することにより対象フレーム内の人の位置を検出する。画像センサ20は、例えば、各画素の画素値が、当該画素に画像センサ20によって検出された人が含まれるか否かを示すフレーム(以下、処理対象フレームとも記載される)を検出結果として出力する。
For example, the
機器制御システム10は、画像センサ20の検出結果に基づく滞留率の算出などの情報処理を行い、情報処理の結果に基づいて照明機器30を制御する。機器制御システム10は、通信部11と、情報処理部12と、記憶部16とを備える。
The
通信部11は、通信によって画像センサ20から人の位置の検出結果を取得する。また、通信部11は、照明機器30を制御するための制御指令を照明機器30に送信する。通信部11は、例えば、通信回路によって実現される。
The
情報処理部12は、画像センサ20の検出結果に基づく滞留率の算出などの情報処理を行う。情報処理部12は、例えば、マイクロコンピュータまたはプロセッサによって実現される。情報処理部12は、具体的には、算出部13と、取得部14と、制御部15とを備える。
The
算出部13は、画像センサ20の検出結果に基づいて滞留率を算出する。滞留率の具体的な算出方法については後述される。取得部14は、算出部13によって算出された滞留率を取得する。
The
制御部15は、取得された滞留率に基づいて、照明機器30を制御する。照明機器30は、環境制御機器の一例である。制御部15は、具体的には、通信部11に制御指令を送信させることにより、照明機器30を制御する。
The
記憶部16は、情報処理部12が実行するプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部16は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
The
照明機器30は、特定エリアAの照明環境を制御する。照明機器30は、機器制御システム10の制御対象となる環境制御機器の一例である。照明機器30は、例えば、長尺状のシーリングライトであるが、照明機器30の具体的態様は特に限定されない。
The
空調機器40は、特定エリアAの空気環境を整える。空調機器40は、例えば、特定エリアAの温度または湿度を制御する。空調機器40は、環境制御機器の一例である。なお、環境制御機器としては、その他に加湿器などが例示される。
The
[動作例1]
次に、機器制御システム10の動作例1について説明する。図3は、機器制御システム10の動作例1のフローチャートである。以下では、対象エリアA1における機器制御について説明されるが、対象エリアA2~A4における機器制御についても同様である。
[Operation example 1]
Next, an operation example 1 of the
まず、機器制御システム10の通信部11は、画像センサ20の検出結果を取得する(S11)。上述のように、画像センサ20は、各画素の画素値が当該画素に画像センサ20によって検出された人が含まれるか否かを示す処理対象フレームを検出結果として出力し、通信部11は、出力された処理対象フレームを取得する。以下、画像センサ20によって検出された人が含まれることを示す画素は、人存在画素とも記載される。
First, the
次に、算出部13は、滞留率を算出する(S12)。算出部13は、まず、対象エリアの分割によって得られる複数の単位エリアのそれぞれについて滞留率を算出する。図4は、単位エリアを概念的に示す図である。図4に示されるように、単位エリアは、対象エリアA1をマトリクス状に分割することによって得られるエリアである。つまり、対象エリアA1には、複数の単位エリアが含まれる。
Next, the
算出部13は、画像センサから得られる処理対象フレームの単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれる場合に、当該単位エリアに人がいるとみなす。一方で、算出部13は、画像センサ20から得られる処理対象フレームの単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれない場合に、当該単位エリアに人がいないとみなす。図5は、滞留率の算出方法を説明するための図である。
If a portion corresponding to a unit area of the frame to be processed obtained from the image sensor includes a person-presence pixel, the
算出部13は、時間的に連続する複数の処理対象フレームのそれぞれにおいて、単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれるか否かを判定し、人存在画素が含まれると判定された回数をカウントする。図5の(a)に示されるように、1分間(つまり60秒間)を単位時間として滞留率を算出する場合には、例えば、600の処理対象フレームが含まれるため、算出部13は、600回の判定を行い、600回に対する人存在画素が含まれると判定された回数の割合が単位エリアの滞留率となる。
The
図5の(b)は、このように1分ごとに算出された単位エリアの滞留率の60分間の推移を示している。図5の(c)に示されるように、算出部13は、例えば、9時~17時までの8時間の平均値を単位エリアの平均滞留率とする。なお、平均滞留率を算出するための期間の長さは、8時間に限定されず、適宜変更されてよい。
(b) of FIG. 5 shows the transition of the stay rate of the unit area calculated every minute in this manner for 60 minutes. As shown in (c) of FIG. 5, the
このような平均滞留率は、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアのそれぞれについて算出される。つまり、複数の単位エリアの数に対応して複数の平均滞留率が算出される。算出部13は、このような複数の平均滞留率の代表値を、対象エリアA1の滞留率として算出する。代表値は、例えば、複数の平均滞留率のうちの最大値であるが、中間値または平均値であってもよい。
Such an average stay rate is calculated for each of a plurality of unit areas included in target area A1. That is, a plurality of average stay rates are calculated corresponding to the number of unit areas. The
ステップS12に続いて、算出部13は、滞留率の変化頻度を算出する(S13)。滞留率の変化頻度は、言い換えれば、一定時間において滞留率の変化量(より詳細には、滞留率の変化量の絶対値)が閾値よりも大きくなった回数である。滞留率の変化量は、言い換えれば、滞留率の時間微分値である。一定時間は、例えば、上記9時~17時までの8時間のうちの任意の1時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。
Following step S12, the
図5の(d)に示されるように、滞留率の変化量は、単位エリアごとに所定の時間間隔で求められる。所定の時間間隔は、例えば、1分である。このような滞留率の変化頻度は、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアのそれぞれについて算出される。つまり、複数の単位エリアの数に対応して複数の滞留率の変化頻度が算出される。算出部13は、このような複数の滞留率の変化頻度の代表値を、対象エリアA1の滞留率の変化頻度として算出する。代表値は、例えば、複数の滞留率の変化頻度のうちの最大値であるが、中間値または平均値であってもよい。
As shown in (d) of FIG. 5, the amount of change in the staying rate is obtained at predetermined time intervals for each unit area. The predetermined time interval is, for example, 1 minute. Such change frequency of the stay rate is calculated for each of a plurality of unit areas included in the target area A1. That is, a plurality of stay rate change frequencies are calculated corresponding to the number of unit areas. The
ステップS13に続いて、取得部14は、ステップS12において算出された対象エリアA1の滞留率を取得し(S14)、ステップS13において算出された対象エリアA1の滞留率の変化頻度を取得する(S15)。制御部15は、取得された滞留率、及び、取得された滞留率の変化頻度に基づいて対象エリアA1の使用状態の判定を行う(S16)。使用状態の判定は、言い換えれば、使用状態の推定である。図6は、対象エリアA1の使用状態の判定基準を示す図である。
Following step S13, the
制御部15は、例えば、滞留率が第一閾値以上であるか否か、及び、滞留率の変化頻度が第二閾値以上であるか否かに基づいて、対象エリアA1の使用状態が4つの使用状態のいずれに該当するかを判定する。図6の例では、特定エリアAがオフィスであることを想定し、4つの使用状態は、例えば、執務エリア、忙しい執務エリア、通路、及び、物置である。
For example, the
滞留率が比較的大きく、第一閾値以上である場合、対象エリアA1には人がいることが多いと推定される。一方で、滞留率が比較的小さく、第一閾値未満である場合、対象エリアA1には人がいることが少ないと推定される。 If the retention rate is relatively large and equal to or higher than the first threshold, it is estimated that there are many people in the target area A1. On the other hand, if the retention rate is relatively small and less than the first threshold, it is estimated that there are few people in the target area A1.
また、滞留率の変化頻度が比較的大きく、第二閾値以上である場合、対象エリアA1における人の動きが激しいと推定される。一方で、滞留率の変化頻度が比較的小さく、第二閾値未満である場合、対象エリアA1における人の動きは穏やかであると推定される。 In addition, when the change frequency of the stay rate is relatively large and equal to or greater than the second threshold, it is estimated that the movement of people in the target area A1 is rapid. On the other hand, when the change frequency of the stay rate is relatively small and less than the second threshold, it is estimated that the movement of people in the target area A1 is gentle.
このような推定に基づき、制御部15は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアA1が執務エリアであると判定する。制御部15は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアA1が忙しい執務エリアであると判定する。
Based on such estimation, the
また、制御部15は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアA1が通路であると判定する。制御部15は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアA1が物置であると判定する。
Further, when the staying rate is less than the first threshold and the change frequency of the staying rate is equal to or greater than the second threshold, the
そして、制御部15は、ステップS16の判定結果に応じて照明機器30を制御する(S17)。図7は、判定結果と制御内容との対応関係の一例を示す図である。
Then, the
制御部15は、対象エリアA1が忙しい執務エリアであると判定された場合、対象エリアA1を照明する照明機器30の明るさを80%、照明機器30を消灯するときのフェードアウト時間を240秒に設定する。制御部15は、対象エリアA1が執務エリアであると判定された場合、対象エリアA1を照明する照明機器30の明るさを100%、照明機器30を消灯するときのフェードアウト時間を120秒に設定する。
When the target area A1 is determined to be a busy work area, the
また、制御部15は、対象エリアA1が通路であると判定された場合、対象エリアA1を照明する照明機器30の明るさを60%、照明機器30を消灯するときのフェードアウト時間を10秒に設定する。制御部15は、対象エリアA1が物置であると判定された場合、対象エリアA1を照明する照明機器30の明るさを50%、照明機器30を消灯するときのフェードアウト時間を10秒に設定する。
Further, when the target area A1 is determined to be a passage, the
このように、制御部15は、対象エリアA1の滞留率が大きいほど照明機器30の明るさを明るくし、かつ、フェードアウト時間を長くする。また、制御部15は、対象エリアA1の滞留率の変化頻度が大きいほど、フェードアウト時間を短くする。
In this way, the
なお、図7に示される制御内容は、一例である。制御部15は、消費電力の削減量が、執務エリア<忙しい執務エリア<通路<物置、の順に大きくなるように照明機器30を制御してもよい。つまり、制御部15は、物置と判定された対象エリアにおいて消費電力の削減量が最大となるように照明機器30を制御してもよい。言い換えれば、制御部15は、執務エリア>忙しい執務エリア>通路>物置、の順に照明機器30を明るく発光させてもよい。つまり、制御部15は、物置と判定された対象エリアが最も暗くなるように照明機器30を制御してもよい。
Note that the contents of control shown in FIG. 7 are an example. The
以上説明したような動作例1によれば、機器制御システム10は、滞留率及び滞留率の変化頻度に基づいて照明機器30を適応的に制御することができる。機器制御システム10は、環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
According to Operation Example 1 as described above, the
なお、滞留率の頻度を用いること、及び、対象エリアA1の使用状態を判定することは必須ではない。制御部15は、例えば、対象エリアA1の滞留率と閾値との比較に基づいて照明機器30の制御内容を決定してもよい。この場合、制御部15は、値の異なる複数の閾値を用いて制御内容を3通り以上に変更してもよい。
It should be noted that it is not essential to use the frequency of the stay rate and to determine the usage state of the target area A1. For example, the
[動作例2]
使用状態の判定には、滞留率の変化頻度に代えて人の在不在頻度が用いられてもよい。図8は、このような動作例2のフローチャートである。動作例2の説明では、動作例1との相違点を中心に説明が行われる。
[Operation example 2]
The presence/absence frequency of a person may be used instead of the change frequency of the stay rate to determine the usage state. FIG. 8 is a flow chart of such an operation example 2. In FIG. In the description of Operation Example 2, the description will focus on the differences from Operation Example 1. FIG.
機器制御システム10の通信部11は、画像センサ20の検出結果を取得し(S11)、算出部13は、対象エリアA1の滞留率を算出する(S12)。
The
次に、算出部13は、対象エリアA1において、人が存在する状態から人が存在しない状態に変化した回数をカウントし、一定時間あたりのカウント数を人の在不在頻度として算出する(S21)。算出部13は、具体的には、一定時間に含まれる処理対象フレームを用いて、人存在画素が含まれる状態から人存在画素が含まれない状態に切り替わった回数をカウントする。一定時間は、例えば、9時~17時までの8時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。なお、算出部13は、対象エリアA1において、人が存在しない状態から人が存在する状態に変化した回数をカウントしてもよい。
Next, the
取得部14は、ステップS12において算出された対象エリアA1の滞留率を取得し(S14)、ステップS13において算出された対象エリアA1の人の在不在頻度を取得する(S22)。制御部15は、取得された滞留率、及び、取得された人の在不在頻度に基づいて対象エリアA1の使用状態の判定を行う(S16)。ステップS16の判定は、滞留率の変化頻度に代えて人の在不在頻度が用いられる点を除いて、動作例1と同様である。そして、制御部15は、ステップS16の判定結果に応じて照明機器30を制御する(S17)。
The
このような動作例2によれば、機器制御システム10は、滞留率及び人の在不在頻度に基づいて照明機器30を適応的に制御することができる。
According to Operation Example 2, the
[動作例3]
人の在不在頻度は、対象エリアA1における人の在否を示す人在否情報の一例である。使用状態の判定には、人在否情報の別の一例である照明機器30の点灯頻度が用いられてもよい。対象エリアA1を照明する照明機器30が点灯している場合、対象エリアA1に人が存在すると推定され、対象エリアA1を照明する照明機器30が点灯している場合、対象エリアA1に人が存在していないと推定される。したがって、照明機器30の点灯頻度は、人在否情報として使用できる。図9は、このような動作例3のフローチャートである。動作例3の説明では、動作例1との相違点を中心に説明が行われる。
[Operation Example 3]
The person's presence/absence frequency is an example of person's presence/absence information indicating the presence/absence of a person in the target area A1. The lighting frequency of the
機器制御システム10の通信部11は、画像センサ20の検出結果を取得し(S11)、算出部13は、対象エリアA1の滞留率を算出する(S12)。
The
次に、通信部11は、対象エリアA1を照明する照明機器30の点灯頻度を取得する(S31)。点灯頻度は、一定時間において照明機器30が消灯している状態から点灯している状態に変化した回数である。一定時間は、例えば、9時~17時までの8時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。点灯頻度は、例えば、照明機器30から通信部11に送信されるが、照明機器30への電力供給のオンオフをモニタする分電盤、スマートメータ、または、HEMS(Home Energy Management System)コントローラ(言い換えれば、ホームゲートウェイ)などの制御機器(図示せず)から通信部11に送信されてもよい。なお、ステップS31においては、点灯頻度に代えて消灯頻度が取得されてもよい。消灯頻度は、一定時間において照明機器30が点灯している状態から消灯している状態に変化した回数である。
Next, the
次に、取得部14は、ステップS12において算出された対象エリアA1の滞留率を取得する(S14)。制御部15は、取得された滞留率、及び、取得された照明機器30の点灯頻度に基づいて対象エリアA1の使用状態の判定を行う(S16)。ステップS16の判定は、滞留率の変化頻度に代えて点灯頻度が用いられる点を除いて、動作例1と同様である。そして、制御部15は、ステップS16の判定結果に応じて照明機器30を制御する(S17)。
Next, the
このような動作例3によれば、機器制御システム10は、滞留率及び照明機器30の点灯頻度(または消灯頻度)に基づいて照明機器30を適応的に制御することができる。
According to Operation Example 3 as described above, the
[変形例1]
上記実施の形態1では、機器制御システム10は、環境制御機器として照明機器30を制御したが、照明機器30に代えて空調機器40を制御してもよい。制御部15は、例えば、消費電力の削減量が、執務エリア<忙しい執務エリア<通路<物置、の順に大きくなるように空調機器40を制御する。つまり、制御部15は、物置と判定された対象エリアにおいて消費電力の削減量が最大となるように空調機器40を制御する。
[Modification 1]
In
ところで、特定エリアAにおける照明機器30の配置と空調機器40の配置とは必ずしも同じではない。このため、特定エリアAの分割の仕方は、照明機器30が制御される場合の分割の仕方と異なってもよい。図10は、空調機器40を制御する場合の対象エリアを示す図である。
By the way, the arrangement of the
図10に示されるように、空調機器40が制御対象となる場合には、特定エリアAは、例えば、3つの対象エリアA5~A7に分割される。このように、対象エリアは、特定エリアAの分割によって得られる複数のエリアのうちの1つであり、分割の仕方は、例えば、環境制御機器の種別、機能、または、用途などに応じて異なる。
As shown in FIG. 10, when the
[変形例2]
上記動作例1~3では、制御部15は、対象エリアA1の使用状態を判定したが、制御部15は、対象エリアA1における人の作業状態を判定してもよい。人の作業状態の判定は、言い換えれば、人の作業状態の推定である。図11は、対象エリアA1における人の作業状態の判定基準を示す図である。
[Modification 2]
In the operation examples 1 to 3 above, the
滞留率が比較的大きく、第一閾値以上である場合、対象エリアA1において人がデスクに着席して継続的に作業をしていると推定される。一方で、滞留率が比較的小さく、第一閾値未満である場合、対象エリアA1においては、短時間の作業が行われているか、または、人が移動していると推定される。 If the retention rate is relatively large and equal to or greater than the first threshold, it is estimated that people are sitting at their desks and working continuously in the target area A1. On the other hand, if the retention rate is relatively small and less than the first threshold, it is estimated that short-time work is being done or people are moving in the target area A1.
また、滞留率の変化頻度等が比較的大きく、第二閾値以上である場合、対象エリアA1における人の動きが激しいと推定される。一方で、滞留率の変化頻度等が比較的小さく、第二閾値未満である場合、対象エリアA1における人の動きは穏やかであると推定される。 Moreover, when the change frequency of the stay rate is relatively large and is equal to or greater than the second threshold, it is estimated that people are moving rapidly in the target area A1. On the other hand, when the change frequency of the stay rate is relatively small and is less than the second threshold, it is estimated that the movement of people in the target area A1 is gentle.
このような推定に基づき、制御部15は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアA1における人の作業がデスク作業(集中)であると判定する。制御部15は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアA1における人の作業がデスク作業であると判定する。
Based on this estimation, the
また、制御部15は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアA1において人が移動していると判定する。制御部15は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアA1における人の作業が短時間作業であると判定する。
Further, when the staying rate is less than the first threshold and the change frequency of the staying rate is equal to or greater than the second threshold, the
対象エリアA1における人の作業がデスク作業(集中)と判定された場合、照明機器30の減光許容量は少なく、また、空調機器40の空調能力を下げる余地は少ない。また、対象エリアA1における人の作業がデスク作業と判定された場合、照明機器30の減光を許容する余地は多少ある。また、空調機器40の空調能力を下げる余地も多少ある。対象エリアA1において人が移動していると判定された場合、移動に必要な明るさがあればよいため照明機器30の減光許容量は多い。また、空調機器40の空調能力を下げる余地も多い。
When the work of the person in the target area A1 is determined to be desk work (concentration), the allowable dimming amount of the
以上の理由から、制御部15は、例えば、消費電力の削減量が、デスク作業(集中)<デスク作業<移動、の順に大きくなるように照明機器30または空調機器40を制御する。つまり、制御部15は、人が移動していると判定された場合に消費電力の削減量が最大となるように照明機器30または空調機器40を制御する。
For the above reasons, the
このように、機器制御システム10は、対象エリアA1における人の作業状態に応じて照明機器30または空調機器40を適応的に制御することができる。
In this way, the
ところで、照明機器30が調色機能を有する場合、制御部15は、照明機器30を調色制御してもよい。例えば、標準的な色温度を5000Kとした場合、制御部15は、デスク作業が行われていると判定された対象エリア、及び、人が移動していると判定された対象エリアを照明する照明機器30の色温度を5000Kに制御する。一方、制御部15は、デスク作業(集中)が行われていると判定された対象エリアを照明する照明機器30の色温度については、標準的な色温度よりも高い6000Kに制御する。これにより、デスク作業に集中している人が文字を見やすくなる効果が得られる。
By the way, if the
また、制御部15は、空調機器40の運転モードに応じて照明機器30を調色制御してもよい。制御部15は、例えば、空調機器40が冷房運転している対象エリアにおいては、照明機器30を比較的高い色温度(例えば、6000K)に制御してもよい。これにより、機器制御システム10は、対象エリアに滞留している人に涼しい感覚を与えることができる。また、制御部15は、例えば、空調機器40が暖房運転している対象エリアにおいては、照明機器30を比較的低い色温度(例えば、4000K)に制御してもよい。これにより、機器制御システム10は、対象エリアに滞留している人に暖かい感覚を与えることができる。
In addition, the
このような空調機器40の運転モードに連動した調色制御は、対象エリアにおける人の作業状態が特定の作業状態であると判定された場合に選択的に行われてもよい。例えば、空調機器40の運転モードに連動した調色制御は、対象エリアにおいて人が移動していると判定された場合に選択的に行われてもよい。
Such color toning control linked to the operation mode of the
(実施の形態2)
制御部15は、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計(以下、滞留面積とも記載される)に基づいて、照明機器30または空調機器40を制御してもよい。実施の形態2では、このような滞留面積に基づく機器制御システム10の動作について説明する。図12は、実施の形態2に係る機器制御システム10の動作のフローチャートである。
(Embodiment 2)
The
まず、機器制御システム10の通信部11は、画像センサ20の検出結果を取得する(S41)。次に、算出部13は、検出結果に基づいて、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアそれぞれの滞留率を算出する(S42)。単位エリアの滞留率を算出する方法は、図5を用いて説明された通りである。
First, the
取得部14は、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアそれぞれについて算出された滞留率を取得し(S43)、制御部15は、滞留率が閾値以上となる単位エリアを特定する(S44)。図13は、滞留率が閾値以上となる単位エリアの一例を示す図である。図13においてハッチングされた単位エリアは、滞留率が閾値以上となる単位エリアである。
The
次に、制御部15は、滞留面積を算出する(S45)。上述のように、滞留面積は、対象エリアA1に含まれる複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計である。続いて、制御部15は、対象エリアA1の全面積に占める滞留面積の割合を算出する(S46)。図14は、照明機器30を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。図14では、対象エリアA2~A4の滞留面積の割合の算出結果についても図示されている。
Next, the
なお、空調機器40を制御する場合、特定エリアAは、図10のように対象エリアA5~A7の3つのエリアに分割されてもよい。そうすると、空調機器40を制御する場合には、対象エリアA5~A7について算出された滞留面積の割合が用いられる。図15は、空調機器40を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。
When controlling the
そして、制御部15は、算出された滞留面積の割合に応じて照明機器30または空調機器40を制御する(S47)。
Then, the
滞留面積の割合が大きい対象エリアには、滞留している人の数が多いと推定される。一方で、滞留面積の割合が小さい対象エリアは、滞留している人の数が少ないと推定される。 It is estimated that a large number of people are staying in a target area with a large percentage of staying area. On the other hand, it is estimated that the number of people staying in a target area with a small percentage of staying area is small.
そこで、制御部15は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、照明機器30の消費電力の削減量を小さくする。つまり、制御部15は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアを照明する照明機器30の明るさを明るくする。これにより、機器制御システム10は、滞留面積の割合に応じて適応的に照明機器30を制御することができる。なお、制御部15は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、消費電力の削減量を大きくしてもよい。
Therefore, the
また、滞留面積の割合が大きく、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアは、環境温度が低下しにくく、冷房が効きにくいと考えられる。そこで、制御部15は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、冷房を行う空調機器40の消費電力の削減量を小さくする。つまり、制御部15は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアに設置された空調機器40の冷房の効きを強くする。これにより、機器制御システム10は、滞留面積の割合に応じて適応的な冷房を行うことができる。
In addition, it is considered that the environmental temperature is difficult to decrease in the target area where the percentage of the staying area is large and the number of people staying is estimated to be large, and the air conditioning is difficult to work. Therefore, the
また、滞留面積の割合が大きく、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアは、環境温度が低下しにくく、暖房が効きやすいと考えられる。そこで、制御部15は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、暖房を行う空調機器40の消費電力の削減量を大きくする。つまり、制御部15は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアに設置された空調機器40の暖房の効きを弱くする。これにより、機器制御システム10は、滞留面積の割合に応じて適応的な暖房を行うことができる。
In addition, it is considered that the environmental temperature is less likely to decrease and the heating is more effective in the target area where the ratio of the staying area is large and the number of staying people is estimated to be large. Therefore, the
(まとめ)
以上説明したように、機器制御システム10は、対象エリアA1における人の位置を検出する画像センサ20の検出結果に基づいて定められる、対象エリアA1において人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部14と、取得された滞留率に基づいて、対象エリアA1の環境を制御する環境制御機器を制御する制御部15とを備える。環境制御機器は、例えば、照明機器30または空調機器40である。
(summary)
As described above, the
このような機器制御システム10は、人が滞留している時間の程度に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
また、制御部15は、取得された滞留率に基づいて対象エリアA1に関する状態を判定し、判定結果に応じて環境制御機器を制御する。対象エリアA1に関する状態は、例えば、対象エリアA1の使用状態、または、対象エリアA1における人の作業状態である
このような機器制御システム10は、対象エリアA1に関する状態に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Also, the
また、動作例1では、制御部15は、取得された滞留率、及び、取得された滞留率の変化に基づいて、環境制御機器を制御する。
In addition, in Operation Example 1, the
このような機器制御システム10は、滞留率及び滞留率の変化に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
また、動作例2または3では、取得部14は、さらに、対象エリアA1における人の在否を示す人在否情報を取得し、制御部15は、取得された滞留率、及び、取得された人在否情報に基づいて、環境制御機器を制御する。
Further, in Operation Example 2 or 3, the
このような機器制御システム10は、滞留率及び人在否情報に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
また、実施の形態2では、取得部14は、対象エリアA1の分割によって得られる複数の単位エリアのそれぞれの滞留率を取得し、制御部15は、複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計に基づいて、環境制御機器を制御する。
Further, in
このような機器制御システム10は、対象エリアA1において滞留率が比較的大きい部分の面積に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
また、例えば、対象エリアA1は、特定エリアAの分割によって得られる複数のエリアのうちの1つであり、当該分割の仕方は、環境制御機器の種別に応じて異なる。 Also, for example, the target area A1 is one of a plurality of areas obtained by dividing the specific area A, and the manner of division differs depending on the type of environment control device.
このような機器制御システム10は、環境制御機器の種別に応じて対象エリアの位置及び大きさを変更することができる。
Such a
また、例えば、機器制御システム10は、さらに、画像センサ20の検出結果に基づいて滞留率を算出する算出部13を備え、取得部14は、算出部13によって算出された滞留率を取得する。
Further, for example, the
このような機器制御システム10は、算出した滞留率に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
また、本発明は、コンピュータによって実行される機器制御方法、または、機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。機器制御方法は、対象エリアA1における人の位置を検出する画像センサの検出結果に基づいて定められる、対象エリアA1において人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得し、取得された滞留率に基づいて、対象エリアA1の環境を制御する環境制御機器を制御する。 Further, the present invention may be realized as a device control method executed by a computer or a program for causing a computer to execute the device control method. The device control method acquires a retention rate indicating the degree of time that a person stays in the target area A1, which is determined based on the detection result of the image sensor that detects the position of the person in the target area A1, and acquires the acquired retention rate. An environmental control device that controls the environment of the target area A1 is controlled based on the retention rate.
このような機器制御システム10は、人が滞留している時間の程度に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
Such a
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
(Other embodiments)
Although the embodiments have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments.
例えば、上記実施の形態では、機器制御システムが備える算出部が滞留率の算出を行ったが、滞留率の算出は画像センサによって行われてもよい。つまり、画像センサが上記実施の形態の算出部の機能を有していてもよい。この場合、機器制御システムの取得部は、画像センサから出力される滞留率を、通信部を介して取得する。 For example, in the above embodiment, the calculation unit included in the device control system calculates the retention rate, but the retention rate may be calculated by an image sensor. In other words, the image sensor may have the function of the calculator in the above embodiments. In this case, the acquisition unit of the device control system acquires the retention rate output from the image sensor via the communication unit.
また、対象エリアの滞留率の算出方法は一例であり、滞留率の算出方法は特に限定されない。例えば、対象エリアを単位エリアに分割する処理は必須ではない。よりシンプルには、処理対象フレームの対象エリアに相当する部分に人存在画素が含まれる時間の一定時間に占める割合が対象エリアの滞留率として算出されればよい。また、上記実施の形態で説明された単位エリアの滞留率の算出方法が対象エリアに適用されてもよい。 Also, the calculation method of the stay rate of the target area is an example, and the calculation method of the stay rate is not particularly limited. For example, the process of dividing the target area into unit areas is not essential. More simply, the retention rate of the target area may be calculated as the ratio of the time during which the human presence pixels are included in the portion corresponding to the target area of the processing target frame to a certain period of time. Also, the method of calculating the stay rate of the unit area described in the above embodiment may be applied to the target area.
また、上記実施の形態における機器間の通信方法については特に限定されるものではない。機器間では、無線通信が行われてもよいし、有線通信が行われてもよい。また、機器間では、無線通信及び有線通信が組み合わされてもよい。 Also, the communication method between devices in the above embodiment is not particularly limited. Wireless communication may be performed between the devices, or wired communication may be performed. Also, wireless communication and wired communication may be combined between devices.
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。 Further, in the above-described embodiments, the processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. In addition, the order of multiple processes may be changed, and multiple processes may be executed in parallel.
また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。 Further, in the above embodiments, components such as the control unit may be implemented by executing software programs suitable for each component. Each component may be realized by reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory by a program execution unit such as a CPU or processor.
また、制御部などの構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、制御部などの構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Also, components such as the control unit may be realized by hardware. For example, a component such as a controller may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form one circuit as a whole, or may be separate circuits. These circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits.
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 Also, general or specific aspects of the present invention may be implemented in a system, apparatus, method, integrated circuit, computer program or recording medium such as a computer-readable CD-ROM. Also, any combination of systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs, and recording media may be implemented.
例えば、本発明は、機器制御方法として実現されてもよいし、機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。 For example, the present invention may be implemented as a device control method, a program for causing a computer to execute the device control method, or a computer-readable non-temporary program in which such a program is recorded. may be realized as a general recording medium.
また、上記実施の形態で説明された機器制御システムは、単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置によって実現されてもよい。機器制御システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された機器制御システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。また、機器制御システムには、画像センサ、照明機器、及び、空調機器の少なくとも1つが含まれてもよい。 Also, the device control system described in the above embodiment may be realized as a single device or may be realized by a plurality of devices. When the device control system is realized by a plurality of devices, the components included in the device control system described in the above embodiments may be distributed to the plurality of devices in any way. Also, the equipment control system may include at least one of an image sensor, lighting equipment, and air conditioning equipment.
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。 In addition, forms obtained by applying various modifications to each embodiment that a person skilled in the art can think of, or realized by arbitrarily combining the constituent elements and functions of each embodiment without departing from the spirit of the present invention. Also included in the present invention.
10 機器制御システム
13 算出部
14 取得部
15 制御部
20 画像センサ(センサ)
30 照明機器(環境制御機器)
40 空調機器(環境制御機器)
REFERENCE SIGNS
30 lighting equipment (environment control equipment)
40 air conditioning equipment (environmental control equipment)
Claims (9)
取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部とを備え、
前記対象エリアは、前記画像センサの撮像範囲に含まれる特定エリアの分割によって得られる複数のエリアのうちの1つである
機器制御システム。 an acquisition unit that is installed on the ceiling side and acquires a retention rate indicating the degree of time that a person stays in the target area, which is determined based on the detection result of an image sensor that detects the position of a person in the target area;
A control unit that controls an environment control device that controls the environment of the target area based on the acquired retention rate,
The device control system, wherein the target area is one of a plurality of areas obtained by dividing a specific area included in an imaging range of the image sensor.
請求項1に記載の機器制御システム。 The device control system according to claim 1, wherein the control unit determines the state of the target area based on the obtained retention rate, and controls the environmental control device according to the determination result.
請求項1に記載の機器制御システム。 The device control system according to claim 1, wherein the control unit controls the environment control device based on the acquired retention rate and the acquired change in the retention rate.
前記制御部は、取得された前記滞留率、及び、取得された前記人在否情報に基づいて、前記環境制御機器を制御する
請求項1に記載の機器制御システム。 The acquisition unit further acquires human presence/absence information indicating the presence/absence of people in the target area,
The apparatus control system according to claim 1, wherein the control unit controls the environment control apparatus based on the obtained stay rate and the obtained person presence/absence information.
前記制御部は、前記複数の単位エリアのうち前記滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計に基づいて、前記環境制御機器を制御する
請求項1に記載の機器制御システム。 The acquisition unit acquires the stay rate of each of a plurality of unit areas obtained by dividing the target area,
The apparatus control system according to claim 1, wherein the control unit controls the environment control apparatus based on a total area of unit areas in which the retention rate is equal to or greater than a threshold among the plurality of unit areas.
取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部とを備え、
前記対象エリアは、前記画像センサの撮像範囲に含まれる特定エリアの分割によって得られる複数のエリアのうちの1つであり、
前記特定エリアの分割の仕方は、前記環境制御機器の種別に応じて異なる
機器制御システム。 an acquisition unit that acquires a retention rate indicating the degree of time that a person stays in the target area, which is determined based on the detection result of an image sensor that detects the position of a person in the target area;
A control unit that controls an environment control device that controls the environment of the target area based on the acquired retention rate,
the target area is one of a plurality of areas obtained by dividing a specific area included in the imaging range of the image sensor;
The method of dividing the specific area differs according to the type of the environment control device.
Equipment control system.
前記取得部は、前記算出部によって算出された前記滞留率を取得する
請求項1~6のいずれか1項に記載の機器制御システム。 Further comprising a calculation unit for calculating the retention rate based on the detection result of the image sensor,
The device control system according to any one of claims 1 to 6, wherein the acquisition unit acquires the retention rate calculated by the calculation unit.
取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御し、
前記対象エリアは、前記画像センサの撮像範囲に含まれる特定エリアの分割によって得られる複数のエリアのうちの1つである
機器制御方法。 Acquiring a retention rate indicating the extent of time that a person stays in the target area, which is determined based on the detection result of an image sensor that is installed on the ceiling side and detects the position of a person in the target area;
controlling an environment control device that controls the environment of the target area based on the acquired retention rate;
The device control method, wherein the target area is one of a plurality of areas obtained by dividing a specific area included in an imaging range of the image sensor.
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