JP2004192425A

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Publication number: JP2004192425A
Application number: JP2002360828A
Authority: JP
Inventors: Koji Yamada; 幸治山田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2002-12-12
Filing date: 2002-12-12
Publication date: 2004-07-08

Abstract

【課題】本発明の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することができる混雑度合予測システムを提供することである。
【解決手段】まず、カメラ２がエリア内の様子を撮影する。実体混雑度合計算部２５は、カメラ２が撮影した画像に基づいて、エリア内の現在の混雑度合を計算する。実績混雑度合記憶部１０には、当該エリアにおける過去の１日の混雑度合の変化が記憶されている。予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合記憶部１０が記憶している当該エリアにおける過去の１日の混雑度合の変化と、実体混雑度合計算部２５が計算した当該エリア内の現在の混雑度合とに基づいて、当該エリアの所定時間後の混雑度合を予測する。モータダンパ制御部４０は、予測された当該エリアの所定時間後の混雑度合に基づいて、空調装置のモータダンパ部３５の開度を制御する。これにより、当該エリア内の空調の制御が行われる。
【選択図】図２An object of the present invention is to provide a congestion degree prediction system that can predict a future congestion degree of a person in a space.
A camera first captures an image of an area. The entity congestion degree calculation unit 25 calculates the current congestion degree in the area based on the image captured by the camera 2. The actual congestion degree storage unit 10 stores a change in the congestion degree in the past day in the area. The predicted congestion degree calculation unit 30 calculates the change in the congestion degree in the past one day in the area stored in the actual congestion degree storage unit 10 and the current congestion degree in the area calculated by the actual congestion degree calculation unit 25. , The congestion degree of the area after a predetermined time is predicted. The motor damper control unit 40 controls the opening degree of the motor damper unit 35 of the air conditioner based on the predicted congestion degree of the area after a predetermined time. Thereby, the control of the air conditioning in the area is performed.
[Selection] Fig. 2

Description

Translated fromJapanese

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、混雑度予測システムに関する発明であって、より特定的には、空間における人の混雑度合を予測する混雑度予測システムに関する発明である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、空間における人の混雑度合を検知するシステム（以下、混雑度合検知システムと称す）としては、当該空間の様子をカメラで撮影し、当該撮影により得られた画像を解析して、当該空間における混雑度を計算するシステムがあった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−３４８８３号公報（段落番号００３０から００４８）
【０００４】
このような、混雑度合検知システムは、例えば空港における空調制御システムに利用されることが考えられる。より具体的には、当該混雑度合検知システムが現在の空港ターミナルの混雑度合を検知し、当該現在の空港ターミナルの混雑度合に基づいて、当該空港ターミナルに設けられた空調装置の制御が行われる。これにより、空港ターミナル内の混雑度合に応じた空調装置の制御が実現される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記混雑度合検知システムは、あくまで現在の混雑度合を検出するものである。そのため、上記混雑度合検知システムは、将来における混雑度の検出できない。その結果、例えば、上記空調制御システムにおいて、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでのタイムラグが大きい場合には、当該タイムラグの間に空港ターミナル内の混雑度合が大きく変化してしまい、正確な空調制御を行うことができないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することができる混雑度合予測システムを提供することである。
【０００７】
更に、本発明のその他の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することにより、より精密な空調制御を可能とできる空調制御システムを提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
第１の発明は、空間における人の混雑度合を予測するシステムであって、
空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合と、混雑度合履歴記憶手段が記憶している履歴情報とに基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段とを備える。
【０００９】
上記第１の発明によれば、空間における現在の混雑度合と、当該空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する情報とに基づいて、当該空間における所定時間後の混雑度合が算出される。これにより、当該空間における精密な混雑度の予測を行うことが可能となる。
【００１０】
第２の発明は、第１の発明において、履歴情報は、空間における１日分の混雑度合の時間的推移を所定期間にわたって平均して得られる情報であり、
混雑度合予測手段は、
現在時刻を計測する時刻計測手段をさらに含み、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合に対して、時刻計測手段が計測した現在時刻から所定時間が経過するまでの間における履歴情報の混雑度合の変化量を加減算することにより、空間における所定時間後の混雑度合を予測する。
【００１１】
上記第２の発明によれば、現在時刻から所定時間が経過するまでの間における履歴情報の混雑度合の変化量を加減算するという簡単な方法により、空間における所定時間後の混雑度が計算されるので、当該混雑度の予測が行われるための構成が簡単なものにできる。その結果、当該混雑度予測システムを安価なものとすることが可能となる。
【００１２】
第３の発明は、第２の発明において、履歴情報の混雑度合は、予め定められたイベントスケジュールにしたがって増減するものであって、
イベントスケジュールの時間の変更を変更情報として記憶する変更情報記憶手段と、
変更情報記憶手段が記憶している変更情報に基づいて、履歴情報の混雑度合の時間的推移に対して補正を加えて、新たな履歴情報を作成する履歴情報作成手段とを更に備え、
混雑度合予測手段は、イベントスケジュールが変更された場合には、履歴情報作成手段が作成した新たな履歴情報に基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測することを特徴とする。
【００１３】
第４の発明は、第３の発明において、履歴情報作成手段は、履歴情報に含まれる混雑度合の時間的推移の内、イベントスケジュールが変更された部分に対応する部分を、イベントスケジュールが変更された時間だけ変更する補正を行うことにより、新たな履歴情報を作成することを特徴とする。
【００１４】
上記第３および４の発明の空間としては、例えば空港ターミナルや映画館などが想定される。このような場所では、飛行機の発着の遅れなどにより、混雑度合の精密な予測ができなくなることがある。そこで、このような場合には、第３および４の発明に係る混雑度合予測システムは、飛行機の発着の遅れなどを変更情報として記憶し、当該変更情報も加味して混雑度の予測を行っている。これにより、上述したように混雑度合の予測が困難な場所においても、精密な混雑度の予測をすることが可能となる。
【００１５】
第５の発明は、空間内の人の混雑度合を検出し、混雑度合に基づいて空間内に設置された空調装置の制御を行うシステムであって、
空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
空間における過去の混雑度合の時間的変化に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合と、混雑度合履歴記憶手段が記憶している履歴情報とに基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段と、
混雑度合予測手段が予測した空間における所定時間後の混雑度合に基づいて、空調装置の出力を制御する空調制御手段とを備える。
【００１６】
上記第５の発明によれば、予測された混雑度に基づいて、空調装置の出力の制御が行われるので、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでの間にタイムラグがあったとしても、当該空間における精密な空調制御を実現することが可能となる。
【００１７】
第６の発明は、第５の発明において、検出手段は、所定時間毎に空間における混雑度合を検出し、
混雑度合予測手段は、検出手段における混雑度合の検出に応じて、空間における所定時間後の混雑度合を予測し、
空調制御手段は、混雑度合予測手段の予測に応じて、空調装置の出力を制御することを特徴とする。
【００１８】
上記第６の発明によれば、予測された混雑度合に基づいて、空調装置の出力の制御が行われるので、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでの間にタイムラグがあったとしても、当該空間における精密な空調制御を実現することが可能となる。
【００１９】
第７の発明は、第６の発明において、空調装置は、空調制御手段からの制御指示を受けてから所望の出力に制御されるまでの間に遅延時間を有しており、
所定時間は、遅延時間と略同じ長さであることを特徴とする。
【００２０】
上記第７の発明によれば、遅延時間と所定時間とが同じであるとされている。これにより、空調装置が所望の出力に制御された直後に、次の混雑度予想に基づいて、空調装置が次の所望の出力に制御され始める。その結果、空調装置は、常に理想の出力に向かって制御されつづけることになり、理想状態に近い空調制御が実現される。
【００２１】
第８の発明は、第５の発明において、空調制御手段は、
空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係を記憶する出力関係記憶手段と、
出力関係記憶手段が記憶している空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係を参照して、混雑度合予測手段が予測した混雑度合に応じた空調装置の出力を決定する決定手段とを更に備え、
決定手段が決定した出力に空調装置の出力を制御することを特徴とする。
【００２２】
上記第８の発明によれば、空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係に基づいて、空調装置の出力制御が行われる。その為、空調装置の出力の決定が簡単なものとなる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）それでは、以下に、本発明の第１の実施形態に係る混雑度合予測システムについて説明する。なお、以下に説明する発明は、本発明の第１の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムである。
【００２４】
図１は、上記空調制御システムの構成を示したブロック図である。当該空調制御システムは、空港ターミナル内の空調制御を行うためのシステムである。それでは、以下に、図１を用いて、当該空調制御システムについて説明する。
【００２５】
当該空調制御システムが適用される空港ターミナルは、エリアＡ〜Ｆの複数のエリアに分割されている。各エリアには、カメラ２、空調機ＦＡＮ３およびモータダンパ装置４が設置されている。更に、各エリアに設けられているカメラ２およびモータダンパ装置４は、混雑度合予測装置１に接続されている。なお、当該混雑度合予測装置１は、各エリア毎に設置されてもよいが、本実施形態では、空港ターミナル全体に対して１台存在するものとする。
【００２６】
カメラ２は、各エリアの様子を撮影する。混雑度合予測装置１は、カメラ２が撮影した画像を解析して、現在のエリアの混雑度合を計算し、更に、当該現在のエリアの混雑度合と過去の混雑度合の実績とに基づいて、将来の混雑度合を予測する。空調機ＦＡＮ３は、外気を空港ターミナル内に取り込むための装置であり、一定の出力で動作している。モータダンパ装置４は、空調機ＦＡＮ３に設けられたシャッターの開度を調節する装置であり、混雑度合予測装置１が予測した将来の混雑度合の予測に基づいて、その開度を調節する。モータダンパ装置４のシャッターの開度が調節されることにより、空港ターミナルに取り込まれる外気の量が調節される。
【００２７】
ここで、混雑度合について説明する。混雑度合とは、エリアが人でどの程度混雑しているのかを示す値である。具体的には、エリア内の人口密度やエリア内に存在する人の数である。なお、本実施形態では、当該混雑度合は、エリア内にこれ以上人が入れない状態（すなわち満員状態）を１００とし、エリア内に全く人がいない状態を０として、１００段階の値で表現されている。
【００２８】
次に、上記混雑度合予測装置１の詳細について図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る混雑度合予測システムおよびモータダンパ装置４の構成を示したブロック図である。なお、混雑度合予測システムに該当する部分は、図２の点線に囲まれた部分である。
【００２９】
当該混雑度合予測装置１は、制御部５および実績混雑度合記憶部１０を備えている。制御部５は、例えばＣＰＵにより実現され、時刻計測部２０、実体混雑度合計算部２５および予測混雑度合計算部３０を含む。実績混雑度合記憶部１０は、例えばハードディスクにより実現され、図３に示される実績混雑度合グラフを格納している。モータダンパ装置４は、混雑度合予測装置１に接続され、モータダンパ部３５、モータダンパ制御部４０および変換テーブル記憶部４５を含む。
【００３０】
ここで、図３に示される実績混雑度合グラフについて説明する。図３に示される実績混雑度合グラフは、エリアＣでの火曜日における１日の混雑度合の変動の過去１年分の平均を示したグラフである。縦軸は、混雑度合を示している。横軸は、時刻を示している。８本のピークは、飛行機の搭乗時刻の直前に搭乗者が集まって、飛行機に乗り込んでいったことを示している。当該実績混雑度合グラフは、各エリアに対して曜日毎に準備されており、実績混雑度合記憶部１０に格納される。なお、当該実績混雑度合グラフは、１年分の平均であるとしたが、当該平均が取られる期間はこれに限られない。
【００３１】
次に、制御部５の内部について詳しく説明する。時刻計測部２０は、現在時刻を計測し、所定時間毎（本実施形態では当該所定時間の一例として１０分毎としている）にカメラ２に対して撮影指示を出すとともに、予測混雑度合計算部３０に対して現在時刻を通知する。実体混雑度合計算部２５は、カメラ２から送信されてくる画像データを解析して、現在の混雑度合を計算する。なお、カメラ２および実体混雑度合計算部２５は、特開２００１−３４８８３号公報に記載の発明により実現される。予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５から出力される現在の混雑度合を示す実体混雑度合と、実績混雑度合記憶部１０に記憶されている実績混雑度合グラフとに基づいて、１０分後のエリアの混雑度合を予測する。
【００３２】
次に、モータダンパ装置４の内部について詳しく説明する。モータダンパ部３５は、空調機ＦＡＮ３に設けられたシャッターの開度を調節する装置である。モータダンパ制御部４０は、混雑度合予測装置１から出力される予測された混雑度と、変換テーブル記憶部４５に格納された変換テーブルとに基づいて、モータダンパ部３５の開度を調節する制御信号を作成し、例えばＤＤＣ（ＤｉｒｅｃｔＤｉｇｉｔａｌＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）により実現される。変換テーブル記憶部４５は、図４に示される変換テーブルを格納する。
【００３３】
ここで、図４に示される変換テーブルは、エリアの混雑度合と、当該エリアの混雑度合に対応するモータダンパ部３５の開度（以下、ＭＤ開度と称す）との関係を示した表である。なお、ＭＤ開度は、１０段階設定されており、数字が大きいほどにモータダンパ部３５の開度が大きくなっていることを示す。
【００３４】
以上のように構成された空調制御システムについて、以下に動作を説明する。なお、本実施形態で示す各処理は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現するか、あるいはそれら各処理を行う専用のハードウェア回路を用いて実現することができる。
【００３５】
それでは、以下に、図面を参照しながら、本実施形態にかかる空調制御システムの動作について説明する。ここで、図５は、本実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５およびモータダンパ制御部４０が行う動作を示したフローチャートである。
【００３６】
まず、本処理は、時刻計測部２０が現在時刻の計測を開始することにより始まる（ステップＳ１０）。時刻計測を開始した時刻計測部２０は、各エリアに設けられたカメラ２に対して、各エリアの様子を撮影するように指示を出す（ステップＳ２０）。
【００３７】
時刻計測部２０からの指示を受けたカメラ２は、エリア内の様子を撮影して画像データを作成し、当該画像データにいずれのエリアの画像であるのかを示す識別子を付して実体混雑度合計算部２５に出力する（ステップＳ３０）。以下、上記カメラ２は、エリアＣに設置されたカメラであるとして説明を続ける。なお、本実施形態では、本日を火曜日として説明する。
【００３８】
画像データを取得した実体混雑度合計算部２５は、取得した画像データを解析して、エリアＣ内の混雑度合を計算し、当該計算した混雑度合を実体混雑度合として予測混雑度合計算部３０に出力する（ステップＳ４０）。なお、当該ステップＳ４０で行われる処理は、特開２００１−３４８８３号公報に示された処理であり、その詳細は省略する。
【００３９】
次に、予測混雑度合計算部３０は、１０分後のエリアＣの混雑度合を予測する（ステップＳ５０）。ステップＳ５０に示される処理については、図６〜８を用いて詳しく説明する。ここで、図６は、ステップＳ５０において予測混雑度合が計算されるときに、予測混雑度合計算部３０が行う動作を示したフローチャートである。図７は、図３の実績混雑度合グラフの８時から１０時の部分を拡大した図である。図８は、実体混雑度合と予測混雑度合とが決定されていく過程を示すグラフである。図８の縦軸は、混雑度合を示している。図８の横軸は、時刻を示している。図８の黒丸の点は、各時刻における実体混雑度合を示している。図８の黒四角の点は、予測混雑度合計算部３０が計算した予測混雑度合を示している。
【００４０】
まず、予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５から実体混雑度合を取得する（ステップＳ１００）。次に、予測混雑度合計算部３０は、時刻計測部２０から現在時刻を取得する（ステップＳ１１０）。なお、現在時刻は、８時２０分とする。したがって、ステップＳ１００で取得される実体混雑度合は、図８に示されるように１２である。
【００４１】
次に、予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合記憶部１０からエリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフを取得する。予測混雑度合計算部３０は、エリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフの８時２０分から８時３０分の間にどれだけ混雑度合が変化したかを計算する（ステップＳ１２０）。本実施形態では、図７の区間Ａにおける増加量７がこれに該当する。
【００４２】
次に、予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５が計算した実体混雑度合に、ステップＳ１２０で計算した実績混雑度合グラフの８時２０分から８時３０分の間における増加量を足し算して、８時３０分における予想混雑度合を計算する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０の処理は、図８において、８時２０分の黒丸の点の実体混雑度合に区間Ａの曲線をつなげた場合における、区間Ａの端点の黒四角の点が、８時３０分の予測混雑度合である。なお、８時３０分の予測混雑度合は、１９である。なお、当然のことながら、混雑度合が減少している場合には、実績混雑度合から実績混雑度合グラフの減少量を引き算する。
【００４３】
次に、予測混雑度合計算部３０は、求めた予測混雑度合をモータダンパ制御部４０に出力する（ステップＳ１４０）。以上で、予測混雑度合の計算が終了し、本処理は、図５のステップＳ６０に進む。
【００４４】
予測混雑度合を取得したモータダンパ制御部４０は、変換テーブル記憶部４５から図４に示される変換テーブルを取得し、取得した予測混雑度合に基づいて、ＭＤ開度を決定する（ステップＳ６０）。より具体的には、モータダンパ制御部４０は、取得した予測混雑度合の値を参照し、変換テーブルの当該値に対応するＭＤ開度を決定する。なお、本実施形態では、８時３０分における予想混雑度合は、約１９であるので、ＭＤ開度は２となる。
【００４５】
次に、モータダンパ制御部４０は、ＭＤ開度制御信号を作成して、モータダンパ部３５に出力する（ステップＳ７０）。当該ＭＤ開度制御信号は、モータダンパ部３５の開度を制御する信号であって、ステップＳ６０で求めたＭＤ開度の情報が含まれている。ＭＤ開度制御信号を取得したモータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度を調節する。これにより、モータダンパ部３５の開度が所望の開度に調節される。
【００４６】
次に、時刻計測部２０は、前回に撮影指示を出してから１０分が経過したか否かを確認する（ステップＳ８０）。１０分が経過した場合には、本処理はステップＳ９０に進む。一方、１０分が経過していない場合には、本処理はステップＳ８０に戻る。この場合には、１０分が経過するまでステップＳ８０が繰り返されることになる。
【００４７】
１０分が経過した場合、時刻計測部２０は、本処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ９０）。当該処理は、例えば、空港の営業時間が終了したか否かにより判定される。終了すると判定された場合には、本処理は終了する。一方、終了すると判定されなかった場合には、本処理はステップＳ２０に戻る。この場合、上述したステップＳ２０〜８０までの処理が繰り返されることになる。以上で、本実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５が行う動作の説明を終了する。
【００４８】
ここで、予測混雑度合の値から実体混雑度合の値がずれた場合における、次の予測混雑度合の計算方法について図８を用いて説明する。
【００４９】
図８の８時３０分に示されるように、８時２０分の段階で８時３０分の予測混雑度合は１９であると計算されたにもかかわらず、実際に８時３０分に実体混雑度合が計算されると、当該実体混雑度合は２６であったということがある。このような場合、予測混雑度合計算部３０は、８時３０分の予測混雑度合に対して区間Ｂを足して８時４０分の予測混雑度合を計算するのではなく、８時３０分に実体混雑度合計算部２５が計算した実体混雑度合に対して区間Ｂの増加量を足して８時４０分の予測混雑度合を計算する。このような計算が行われる理由は、予測混雑度合に基づいて予測が行われると、更に、実際の混雑度合からのずれが大きくなる可能性が高いからである。言い換えると、実体混雑度合に、実績混雑度合の変化量が足されることで、より精密な混雑度合の予測が可能となる。
【００５０】
ここで、モータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力するタイミングについて図９を用いて説明する。図９は、モータダンパ部３５の開度と時間の関係を示したグラフである。横軸は、時間を表している。縦軸は、モータダンパ部３５の開度を示している。太い一点鎖線で示した直線は、実際の混雑度合に対して、理想のモータダンパ部３５の開度を示した直線である。太い点線で示した直線は、第１のパターン（以下、パターン１と称す）による制御方法が行われた場合の、モータダンパ部３５の開度を示した直線である。また、太い実線で示した直線は、第２のパターン（以下、パターン２と称す）による制御方法が行われた場合の、モータダンパ部３５の開度を示した直線である。それでは、以下に、図９を用いて、パターン１の制御方法とパターン２の制御方法とについて説明する。
【００５１】
最初に、各制御方法について説明を行うための前提について説明する。まず、モータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した時刻をｔ₀とし、その時のモータダンパ部３５の開度をＡ₁とする。次に、ｔ₀から１０分が経過した時にモータダンパ部３５がとるべき開度をＡ₂とする。更に、ここでは、モータダンパ部３５が指示を受けてから動作が完了するまでにかかる時間を一例として５分とする。
【００５２】
それでは、まず、パターン１の制御方法について説明する。パターン１の制御方法は、時刻ｔ₀においてモータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した直後に、当該ＭＤ開度制御信号がモータダンパ部３５に出力される制御方法である。すなわち、モータダンパ制御部４０は、時刻ｔ₀において、ＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力する。モータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度が調節される。上述したように、モータダンパ部３５は、その開度の調節に５分程度かかるので、当該モータダンパ部３５の開度はｔ₀＋５分後に所望の開度Ａ₂に到達する。この後、モータダンパ部３５は、その開度をＡ₂に維持する。これにより、ｔ₀から１０分後には、当該モータダンパ部３５の開度は、所望のＡ₂に調節されていることになる。当該パターン１の制御方法は、早めにモータダンパ部３５の開度が調節されるので、予め多めに換気を行うことができるというメリットを有する。
【００５３】
次に、パターン２の制御方法について説明する。パターン２の制御方法は、時刻ｔ₀においてモータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した５分後に、当該ＭＤ開度制御信号がモータダンパ部３５に出力される制御方法である。すなわち、時刻ｔ₀＋５分において、モータダンパ制御部４０は、ＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力する。モータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度が調節される。上述したように、モータダンパ部３５は、その開度の調節に５分程度かかるので、当該モータダンパ部３５の開度は、ｔ₀＋１０分後に所望の開度Ａ₂に到達する。当該パターン２の制御方法は、モータダンパ部３５の開度ができるだけ少なくなるように制御されるので、換気によるエネルギーロスの削減が図られる。
【００５４】
以上のように、本実施形態に係る混雑度合予測システムを含んだ空調制御システムによれば、混雑度合予測装置１は、所定時間後のエリアの混雑度合を予測して、予測した混雑度合に基づいて、空調の制御を行う。そのため、混雑度合予測装置１が指示を出してからモータダンパ部３５の動作完了までの間にタイムラグがあったとしても、実際のエリアの混雑度合に応じた、精密な空調の制御が可能となる。
【００５５】
なお、本実施形態にかかる空調制御システムでは、１０分おきに予測混雑度合が計算されるものとしているが、予測混雑度合が計算される間隔はこれに限られない。例えば、モータダンパ部３５が指示を受けてから動作完了するまでにかかる時間と、当該予測混雑度合が計算される間隔とが同期させられてもよい。この場合、モータダンパ制御部４０が、予測混雑度合を取得してすぐにＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に出力すれば、図９の理想のＭＤ開度に近い制御を実現することが可能となる。
【００５６】
なお、本実施形態では、空港ターミナルは、６つのエリアに区切られているが、当該エリアの数は、これに限られない。
【００５７】
なお、本実施形態では、実績混雑度合記憶部１０には、実績混雑度合グラフが格納されているとしているが、実績混雑度合記憶部１０に格納されるデータは、グラフの形式でなくてもよい。実績混雑度合記憶部１０に格納されるデータは、当該実績混雑度合グラフと同等の情報を含む表などであってもよい。
【００５８】
なお、本実施形態にかかる空調制御システムは、空港ターミナルに設置されるものであるとしているが、当該空調制御システムが設置される場所は、これに限られない。当該空調制御システムは、例えば、映画館やホールなどに設置されてもよい。
【００５９】
ここで、上記第１の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムでは、常に、実績混雑度合グラフに基づいて予測混雑度合が計算される。そのため、飛行機の出発時刻が何らかの事情により遅れた場合には、予測混雑度合と実際の混雑度合とが大きく異なってしまうという問題点がある。そこで、以下に記載の第２の実施形態では、飛行機の出発時刻が変動した場合であっても、実際の混雑度合に近い予測混雑度合の計算を可能とすることができる混雑度合予測システムが適用された空調制御システムについて説明する。
【００６０】
（第２の実施形態）それでは、以下に、本発明の第２の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムについて、図面を参照しながら説明する。
【００６１】
まず、本実施形態に係る空調制御システムの全体構成は、第１の実施形態と同様に、図１で示される。ただし、第１の実施形態では、混雑度合予測装置は、混雑度合予測装置１とされていたが、本実施形態では、混雑度合予測装置は、混雑度合予測装置５１とされる。
【００６２】
次に、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１について図面を参照しながら説明する。図１０は、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１とモータダンパ装置４の構成を示したブロック図である。なお、混雑度合予測システムに該当する部分は、図１０の点線に囲まれた部分である。
【００６３】
本実施形態に係る混雑度合予測システムは、飛行機の出発時刻の遅れを示す変動時間の情報が含まれたフライト情報に基づいて、実績混雑度合グラフを補正し、補正した実績混雑度合グラフ（以下、補正混雑度合グラフと称す）に基づいて、予測混雑度合を計算する。すなわち、本実施形態に係る混雑度合予測システムは、第１の実施形態に係る混雑度合予測システムと異なり、飛行機の出発時刻の遅れも考慮に入れた予測混雑度合の計算が可能となる。
【００６４】
次に、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１の詳細について説明する。本実施形態に係る混雑度合予測装置５１は、実績混雑度合記憶部１０、制御部５５、フライト情報記憶部６５、入力部７０および補正混雑度合記憶部７５を備える。
【００６５】
制御部５５は、例えばＣＰＵにより実現され、時刻計測部２０、実体混雑度合計算部２５、予測混雑度合計算部３０および補正混雑度合計算部６０を備える。なお、当該制御部５５は、第１の実施形態の制御部５に補正混雑度合計算部６０が付加されただけであるので、その詳細な説明については省略する。実績混雑度合記憶部１０は、例えばハードディスクにより実現され、図３に示される実績混雑度合グラフを格納している。
【００６６】
入力部７０は、当該システムの管理者が飛行機の出発時刻と当該飛行機の出発時刻の遅れを示す変動時間とを入力するための装置である。フライト情報記憶部６５は、図１１に示されるフライト情報テーブルを格納している。当該フライト格納テーブルには、入力部７０で入力された情報がフライト情報として記録されている。
【００６７】
ここで、図１１に示されるフライト情報テーブルについて説明する。当該フライト情報テーブルには、その日に出発する飛行機の便名と、各飛行機の出発予定時刻と、各飛行機の変動時間とが対応付けられている。当該フライト情報テーブルは、当該システムの管理者が飛行機の出発時刻と当該飛行機の変動時間とを入力部７０で入力する度に、最新の状態に更新される。
【００６８】
ここで、再び図１０の説明に戻る。補正混雑度合計算部６０は、フライト情報記憶部６５に格納されているフライト情報に基づいて、図３に示される実績混雑度合グラフを補正し、補正混雑度合グラフを作成する。補正混雑度合記憶部７５は、例えばハードディスクにより実現され、補正混雑度合計算部６０が作成した図１２に示される補正混雑度合グラフを格納する。
【００６９】
ここで、図１２に示される補正混雑度合グラフについて説明する。図１２に示される補正混雑度合グラフは、一例として、火曜日のエリアＣにおいて、１１時１０分発のＣ便の出発が３０分遅れた場合のグラフである。なお、図１２に示されるように、１０時５０分頃にピークとなっている部分が、３０分だけ右方向に平行移動している。このようにグラフが補正される理由について説明する。飛行機の出発が遅れる場合には、エリアに入場してくる人の出足が鈍る。そのため、飛行機が遅れた時間と同程度だけ、当該エリア中のピークが遅れる。そこで、本実施形態では、飛行機の遅れる時間だけグラフの一部分を平行移動させることで、補正混雑度合グラフが作成される。
【００７０】
モータダンパ装置４は、第１の実施形態のものと同様であるので、説明を省略する。なお、第１の実施形態と同様のものについては、図１と同じ参照符号が付してある。
【００７１】
以上のように構成された空調制御システムについて、以下に動作を説明する。なお、本実施形態で示す各処理は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現するか、あるいはそれら各処理を行う専用のハードウェア回路を用いて実現することができる。
【００７２】
まず、本実施形態に係る空調制御システムにおいて、補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作について図面を参照しながら説明する。ここで、図１３は、補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作を示したフローチャートである。
【００７３】
本処理は、当該システムの管理者が入力部７０を用いて、便名、出発予定時刻および変動時間を入力することにより開始される。なお、ここでは、Ｃ便が出発予定時刻から３０分遅れることを示す情報が入力されたものとする。
【００７４】
入力された便名、出発予定時刻および変動時間は、フライト情報記憶部６５に出力され、図１１に示されるフライト情報テーブルが最新の状態に更新される。なお、ここでは、Ｃ便の変動時間の欄に３０分遅れであることが入力される。
【００７５】
次に、補正混雑度合計算部６０は、フライト情報記憶部６５から最新状態に更新されたフライト情報テーブルを取得する（ステップＳ２００）。次に、補正混雑度合計算部６０は、実績混雑度合記憶部１０から本日の曜日であってかつ補正混雑度合グラフを作成したいエリアの実績混雑度合グラフを実績混雑度合記憶部１０から取得する（ステップＳ２１０）。なお、本実施形態では、取得される実績混雑度合グラフは、図３に示されるエリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフであるとする。
【００７６】
次に、補正混雑度合計算部６０は、取得したフライト情報テーブルの更新された便を確認する。ここでは、補正混雑度合計算部６０は、１１時１０分発のＣ便が３０分遅れたことを認識する。
【００７７】
フライト情報テーブルが更新された便を確認した補正混雑度合計算部６０は、取得した実績混雑度合グラフにおいて、更新された便の時刻に最も近い時刻のピークを検出する（ステップＳ２２０）。本実施形態では、フライト情報テーブルが更新された便の出発予定時間が１１時１０分であるので、図３中で最も１１時１０分に近い時刻のピークは、左から三本目の１０時５０分のピークがこれに該当する。
【００７８】
次に、補正混雑度合計算部６０は、検出したピークの両側に存在する谷底を検出する（ステップＳ２３０）。なお、本実施形態では、９時３０分頃に存在する谷底と、１１時２０分頃に存在する谷底とがこれに該当する。
【００７９】
次に、補正混雑度合計算部６０は、検出した谷底に挟まれた部分を、変動時間分だけ右方向に平行移動させる（ステップＳ２４０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲１▼に示されるように点線で示された山が矢印の方向に右に平行移動する。
【００８０】
次に、補正混雑度合計算部６０は、平行移動したことにより途切れたピークの左側の谷底ともとの谷底との部分を直線でつなぐ（ステップＳ２５０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲２▼の部分が直線でつながれる。
【００８１】
次に、補正混雑度合計算部６０は、平行移動後のピークの右側の部分であって、もとの曲線との交点からピークの右側の谷底までの部分を削除する（ステップＳ２６０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲３▼の楕円で囲まれた点線部分が取り除かれる。これにより、飛行機が遅れたことが考慮に入れられた補正混雑度合グラフが完成する。この後、補正混雑度合計算部６０は、補正混雑度合記憶部７５に作成した補正混雑度合グラフを出力する。そして、補正混雑度合記憶部７５に格納されている補正混雑度合グラフは、新たな補正混雑度合グラフに上書きされる。なお、当該処理は、管理者が入力部７０を用いて情報を入力する度に行われる。
【００８２】
それでは、以下に、図面を参照しながら、本実施形態にかかる空調制御システムが空調制御を行うときの動作について説明する。なお、本実施形態に係る空調制御システムが空調制御を行うときの動作は、基本的には、第１の実施形態と同様に図５および６で示される。そのため、ここでは、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明し、共通する部分に付いては説明を省略するものとする。
【００８３】
まず、図５のステップＳ１０〜ステップＳ４０までは、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００８４】
また、図６のステップＳ１００および１１０は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００８５】
次に、予測混雑度合計算部３０は、補正混雑度合記憶部７５から補正混雑度合グラフを取得し、取得した補正混雑度合グラフの現在時刻から１０分の間の混雑度合の変化量を読み取る（ステップＳ１２０）。当該処理は、第１の実施形態では、実績混雑度合グラフが用いられて行われていたのに対して、本実施形態では、補正混雑度合グラフが用いられて行われている点で異なる。
【００８６】
次に、予測混雑度合計算部３０は、ステップＳ１１０で取得した実体混雑度合に対して、ステップＳ１２０で求めた混雑度合の変化量を足して、予測混雑度合を計算する（ステップＳ１３０）。これにより、本実施形態における予測混雑度合が求められる。なお、ステップＳ１４０およびステップＳ６０〜９０については第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００８７】
以上のように、本実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムによれば、飛行機の遅れなどの情報を含んだフライト情報に基づいて、実績混雑度合グラフが補正され、当該補正された実績混雑度合グラフに基づいて、混雑度合の予測が行われる。そのため、飛行機の出発時刻が遅れたとしても、精密な予測混雑度合の計算が可能となる。その結果、より精密な空調制御が可能となる。
【００８８】
なお、本実施形態では、飛行機の出発予定時刻が遅れる場合について説明したが、早くなった場合についても同様に考えることが可能である。
【００８９】
なお、本実施形態では、実績混雑度合グラフの補正方法として、谷と谷とに挟まれた山の部分を平行移動させる方法を説明したが、当該実績混雑度合グラフの補正方法はこれに限られない。当該実績混雑度合グラフの補正方法は、例えば、グラフの山と山とに挟まれた谷の部分を平行移動させる方法であってもよいし、その他の方法であってもよい。
【００９０】
なお、フライト情報は、入力部７０により管理者が入力するものとしているが、当該フライト情報の取得方法はこれに限られない。当該フライト情報は、例えば、別のサーバから伝送されてくるものであってもよい。
【００９１】
さらに、本実施形態では、変動時間がフライト情報に含められて、混雑度合予測装置５１に入力されるものとしているが、当該変動時間に関する情報の取得方法はこれに限られない。例えば、フライト情報として、出発予定時刻と、遅れた場合の出発予定時刻とが入力されて、当該混雑度予測装置５１が、これらに基づいて、変動時間を計算してもよい。
【００９２】
なお、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１では、予測混雑度合計算部３０は、補正混雑度合記憶部７５から補正混雑度合グラフを読み出して混雑度の予測を行っている。ここで、実績混雑度合グラフが補正されていない場合には、予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合グラフを利用して混雑度合の予測を行う。この場合、当該実績混雑度合グラフは、実績混雑度合記憶部１０から読み出されてもよい。また、当該実績混雑度合グラフは、補正混雑度合記憶部７５に記憶されていて、当該補正混雑度合記憶部７５から読み出されるものであってもよい。なお、この場合において予測混雑度合計算部３０が行う動作は、第１の実施形態で説明したものと同様である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る空調制御システムのブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る混雑度予測システムとモータダンパ装置とのブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る実績混雑度合グラフを示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る変換テーブルの構成を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５が行う動作を示したフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５０において予測混雑度合が計算されるときに、予測混雑度合計算部３０が行う動作を示したフローチャートである。
【図７】図３の実績混雑度合グラフの８時から１０時の部分を拡大した図である。
【図８】実体混雑度合と予測混雑度合とが決定されていく過程を示すグラフである。
【図９】モータダンパ部３５の開度と時間の関係を示したグラフである。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る混雑度合予測システムおよびモータダンパ装置の構成を示したブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るフライト情報テーブルの構成を示した図である。
【図１２】補正混雑度合計算部６０が作成した補正混雑度合グラフを示した図である。
【図１３】補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１，５１混雑度合予測装置
２カメラ
３空調機ＦＡＮ
４モータダンパ装置
５，５５制御部
１０実績混雑度合記憶部
２０時刻計測部
２５実体混雑度合計算部
３０予測混雑度合計算部
３５モータダンパ部
４０モータダンパ制御部
４５変換テーブル記憶部
６０補正混雑度合計算部
６５フライト情報記憶部
７０入力部
７５補正混雑度合記憶部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a congestion degree prediction system, and more particularly to a congestion degree prediction system for predicting a degree of congestion of a person in a space.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, as a system for detecting the degree of congestion of a person in a space (hereinafter, referred to as a congestion degree detection system), a state of the space is photographed with a camera, an image obtained by the photographing is analyzed, and the space in the space is analyzed. There has been a system for calculating the degree of congestion (for example, see Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2001-34883 A (paragraph numbers 0030 to 0048)
[0004]
Such a congestion degree detection system may be used for an air conditioning control system at an airport, for example. More specifically, the congestion degree detection system detects the current congestion degree of the airport terminal, and controls the air conditioner provided in the airport terminal based on the current congestion degree of the airport terminal. Thus, control of the air conditioner according to the degree of congestion in the airport terminal is realized.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the congestion level detection system only detects the current congestion level. Therefore, the congestion degree detection system cannot detect the congestion degree in the future. As a result, for example, in the above-described air conditioning control system, when the time lag from when the air conditioner receives the control instruction to when the operation is completed is large, the congestion degree in the airport terminal greatly changes during the time lag, There was a problem that accurate air-conditioning control could not be performed.
[0006]
Therefore, an object of the present invention is to provide a congestion degree prediction system that can predict a future congestion degree of a person in a space.
[0007]
Still another object of the present invention is to provide an air-conditioning control system capable of performing more accurate air-conditioning control by predicting the degree of congestion of people in the space in the future.
[0008]
Means for Solving the Problems and Effects of the Invention
A first invention is a system for predicting the degree of crowding of a person in a space,
Detecting means for detecting the current degree of congestion in the space;
Congestion degree history storage means for storing history information on the temporal transition of the past congestion degree in space,
A congestion degree estimating means for estimating a congestion degree in a space after a predetermined time based on the current congestion degree in the space detected by the detection means and the history information stored in the congestion degree history storage means.
[0009]
According to the first aspect, the congestion degree in the space after a predetermined time is calculated based on the current congestion degree in the space and the information on the temporal transition of the past congestion degree in the space. This makes it possible to accurately predict the degree of congestion in the space.
[0010]
In a second aspect based on the first aspect, the history information is information obtained by averaging a temporal transition of the congestion degree for one day in the space over a predetermined period,
Congestion degree prediction means
Further including a time measuring means for measuring the current time,
By adding or subtracting the amount of change in the degree of congestion of the history information from the current time measured by the time measuring means to the elapse of a predetermined time with respect to the current degree of congestion in the space detected by the detecting means, Predict the congestion degree after time.
[0011]
According to the second aspect, the congestion degree in the space after the predetermined time is calculated by a simple method of adding or subtracting the amount of change in the congestion degree of the history information from the current time until the predetermined time elapses. Therefore, the configuration for predicting the congestion degree can be simplified. As a result, the congestion degree prediction system can be made inexpensive.
[0012]
In a third aspect based on the second aspect, the congestion degree of the history information increases or decreases in accordance with a predetermined event schedule.
Change information storage means for storing a change in the time of the event schedule as change information;
A history information creation unit that creates a new history information by adding a correction to the temporal transition of the congestion degree of the history information based on the change information stored in the change information storage unit;
The congestion degree predicting means predicts a congestion degree in a space after a predetermined time based on the new history information created by the history information creating means when the event schedule is changed.
[0013]
In a fourth aspect based on the third aspect, the history information creating means changes the portion corresponding to the portion where the event schedule is changed in the time transition of the congestion degree included in the history information, and changes the event schedule. It is characterized in that new history information is created by performing a correction for changing only for a given time.
[0014]
The space according to the third and fourth aspects of the present invention is, for example, an airport terminal or a movie theater. In such a place, it may not be possible to accurately predict the degree of congestion due to a delay in the arrival and departure of an airplane. Therefore, in such a case, the congestion degree prediction systems according to the third and fourth inventions store the delay of arrival and departure of the airplane as change information, and predict the congestion degree in consideration of the change information. I have. This makes it possible to accurately predict the degree of congestion even in a place where the degree of congestion is difficult to predict as described above.
[0015]
A fifth invention is a system that detects a degree of congestion of a person in a space and controls an air conditioner installed in the space based on the degree of congestion,
Detecting means for detecting the current degree of congestion in the space;
A congestion degree history storage means for storing history information about a temporal change of a past congestion degree in a space;
The current congestion degree in the space detected by the detection means, and congestion degree prediction means for predicting the congestion degree after a predetermined time in the space, based on the history information stored in the congestion degree history storage means,
Air conditioning control means for controlling the output of the air conditioner based on the congestion degree after a predetermined time in the space predicted by the congestion degree prediction means.
[0016]
According to the fifth aspect, since the output of the air conditioner is controlled based on the predicted congestion degree, it is assumed that there is a time lag from when the air conditioner receives the control instruction to when the operation is completed. Also, it is possible to realize precise air conditioning control in the space.
[0017]
In a sixth aspect based on the fifth aspect, the detecting means detects a degree of congestion in the space every predetermined time,
The congestion degree prediction means predicts the congestion degree after a predetermined time in space according to the detection of the congestion degree by the detection means,
The air conditioning control means controls an output of the air conditioner according to the prediction of the congestion degree prediction means.
[0018]
According to the sixth aspect, since the output of the air conditioner is controlled based on the predicted congestion degree, it is assumed that there is a time lag from when the air conditioner receives the control instruction to when the operation is completed. Also, it is possible to realize precise air conditioning control in the space.
[0019]
In a seventh aspect based on the sixth aspect, the air conditioner has a delay time from receiving a control instruction from the air conditioning control means to being controlled to a desired output,
The predetermined time is substantially the same length as the delay time.
[0020]
According to the seventh aspect, the delay time is equal to the predetermined time. Thus, immediately after the air conditioner is controlled to the desired output, the air conditioner starts to be controlled to the next desired output based on the next congestion degree prediction. As a result, the air conditioner is constantly controlled toward an ideal output, and air conditioning control close to an ideal state is realized.
[0021]
In an eighth aspect based on the fifth aspect, the air conditioning control means comprises:
Output relationship storage means for storing a relationship between the degree of congestion of the person in the space and the output of the air conditioner;
Determination means for determining the output of the air conditioner according to the congestion degree predicted by the congestion degree prediction means by referring to the relationship between the degree of congestion of the person in the space and the output of the air conditioner stored in the output relation storage means Further comprising
The output of the air conditioner is controlled to the output determined by the determining means.
[0022]
According to the eighth aspect, the output control of the air conditioner is performed based on the relationship between the degree of congestion of people in the space and the output of the air conditioner. Therefore, the output of the air conditioner can be easily determined.
[0023]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
(First Embodiment) A congestion degree prediction system according to a first embodiment of the present invention will be described below. The invention described below is an air-conditioning control system to which the congestion degree prediction system according to the first embodiment of the present invention is applied.
[0024]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the air conditioning control system. The air conditioning control system is a system for performing air conditioning control in an airport terminal. Then, the air conditioning control system will be described below with reference to FIG.
[0025]
The airport terminal to which the air-conditioning control system is applied is divided into a plurality of areas A to F. In each area, acamera 2, an air conditioner FAN3, and amotor damper device 4 are installed. Further, thecamera 2 and themotor damper device 4 provided in each area are connected to the congestiondegree prediction device 1. The congestiondegree prediction device 1 may be installed for each area, but in the present embodiment, it is assumed that one congestion degree prediction device exists for the entire airport terminal.
[0026]
Thecamera 2 captures an image of each area. The congestiondegree prediction device 1 analyzes an image captured by thecamera 2, calculates the congestion degree of the current area, and further calculates the congestion degree of the current area and the past congestion degree in the future. Predict the degree of congestion. The air conditioner FAN3 is a device for taking outside air into the airport terminal, and operates at a constant output. Themotor damper device 4 is a device that adjusts the opening degree of a shutter provided in the air conditioner FAN3, and adjusts the opening degree based on the prediction of the future congestion degree predicted by the congestiondegree prediction device 1. By adjusting the degree of opening of the shutter of themotor damper device 4, the amount of outside air taken into the airport terminal is adjusted.
[0027]
Here, the congestion degree will be described. The congestion degree is a value indicating how crowded the area is with people. Specifically, it is the population density in the area or the number of people existing in the area. In the present embodiment, the congestion degree is represented by a value in 100 steps, where 100 is a state where no more people can enter the area (that is, a full state), and 0 is a state where no people are present in the area. ing.
[0028]
Next, details of the congestiondegree prediction device 1 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the congestion degree prediction system and themotor damper device 4 according to the present embodiment. The portion corresponding to the congestion degree prediction system is a portion surrounded by a dotted line in FIG.
[0029]
The congestiondegree prediction device 1 includes acontrol unit 5 and an actual congestiondegree storage unit 10. Thecontrol unit 5 is realized by, for example, a CPU, and includes atime measuring unit 20, a substantial congestion degree calculating unit 25, and a predicted congestiondegree calculating unit 30. The actual congestiondegree storage unit 10 is realized by a hard disk, for example, and stores an actual congestion degree graph shown in FIG. Themotor damper device 4 is connected to the congestiondegree prediction device 1 and includes amotor damper unit 35, a motordamper control unit 40, and a conversion table storage unit 45.
[0030]
Here, the actual congestion degree graph shown in FIG. 3 will be described. The actual congestion degree graph shown in FIG. 3 is a graph showing the average of the fluctuation of the congestion degree for one day on Tuesday in the area C for the past one year. The vertical axis indicates the congestion degree. The horizontal axis indicates time. Eight peaks indicate that the passengers gathered and boarded the plane immediately before the flight boarding time. The actual congestion degree graph is prepared for each day of the week for each area, and is stored in the actual congestiondegree storage unit 10. Although the actual congestion degree graph is an average for one year, the period during which the average is obtained is not limited to this.
[0031]
Next, the inside of thecontrol unit 5 will be described in detail. Thetime measuring unit 20 measures the current time, issues a photographing instruction to thecamera 2 at predetermined time intervals (in the present embodiment, every 10 minutes as an example of the predetermined time period), and calculates a predicted congestiondegree calculation unit 30. To the current time. The entity congestion degree calculation unit 25 analyzes the image data transmitted from thecamera 2 and calculates the current congestion degree. Note that thecamera 2 and the entity congestion degree calculation unit 25 are realized by the invention described in JP-A-2001-34883. Based on the actual congestion degree indicating the current congestion degree output from the actual congestion degree calculation section 25 and the actual congestion degree graph stored in the actual congestiondegree storage section 10, the predicted congestiondegree calculation section 30 calculates Predict the congestion degree of the area after minutes.
[0032]
Next, the inside of themotor damper device 4 will be described in detail. Themotor damper unit 35 is a device that adjusts the opening of a shutter provided in the air conditioner FAN3. The motordamper control unit 40 outputs a control signal for adjusting the opening degree of themotor damper unit 35 based on the predicted congestion degree output from the congestiondegree prediction device 1 and the conversion table stored in the conversion table storage unit 45. And is realized by, for example, a DDC (Direct Digital Controller). The conversion table storage unit 45 stores the conversion table shown in FIG.
[0033]
Here, the conversion table shown in FIG. 4 is a table showing the relationship between the congestion degree of the area and the opening degree (hereinafter, referred to as MD opening degree) of themotor damper unit 35 corresponding to the congestion degree of the area. . It should be noted that the MD opening is set in ten stages, and the larger the number, the larger the opening of themotor damper unit 35.
[0034]
The operation of the air-conditioning control system configured as described above will be described below. The processes described in the present embodiment can be realized by software using a computer, or can be realized by using a dedicated hardware circuit that performs the processes.
[0035]
Now, the operation of the air conditioning control system according to the present embodiment will be described below with reference to the drawings. Here, FIG. 5 is a flowchart showing an operation performed by thecontrol unit 5 and the motordamper control unit 40 when the air conditioning control system according to the present embodiment performs air conditioning control periodically.
[0036]
First, the process starts when thetime measuring unit 20 starts measuring the current time (step S10). Thetime measurement unit 20 that has started the time measurement instructs thecamera 2 provided in each area to photograph the state of each area (step S20).
[0037]
Thecamera 2 that has received the instruction from thetime measuring unit 20 takes a picture of the inside of the area, creates image data, attaches an identifier indicating which area the image is to to the image data, and attaches an entity congestion degree. The output is output to the calculation unit 25 (step S30). Hereinafter, the description will be continued on the assumption that thecamera 2 is a camera installed in the area C. In the present embodiment, a description will be given on the assumption that today is Tuesday.
[0038]
The entity congestion degree calculator 25 that has obtained the image data analyzes the acquired image data, calculates the congestion degree in the area C, and outputs the calculated congestion degree to the predictedcongestion degree calculator 30 as the actual congestion degree. (Step S40). Note that the processing performed in step S40 is the processing described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-34883, and details thereof will be omitted.
[0039]
Next, the predicted congestiondegree calculation unit 30 predicts the congestion degree of the area C after 10 minutes (Step S50). The process shown in step S50 will be described in detail with reference to FIGS. Here, FIG. 6 is a flowchart showing the operation performed by the predicted congestiondegree calculation unit 30 when the predicted congestion degree is calculated in step S50. FIG. 7 is an enlarged view of a portion from 8:00 to 10:00 of the actual congestion degree graph of FIG. FIG. 8 is a graph showing a process in which the actual congestion degree and the predicted congestion degree are determined. The vertical axis in FIG. 8 indicates the degree of congestion. The horizontal axis in FIG. 8 indicates time. The dots in FIG. 8 indicate the degree of entity congestion at each time. The black square points in FIG. 8 indicate the predicted congestion degree calculated by the predicted congestiondegree calculation unit 30.
[0040]
First, the predictedcongestion degree calculator 30 acquires the actual congestion degree from the actual congestion degree calculator 25 (step S100). Next, the predicted congestiondegree calculation unit 30 acquires the current time from the time measurement unit 20 (Step S110). The current time is 8:20. Therefore, the entity congestion degree acquired in step S100 is 12, as shown in FIG.
[0041]
Next, the predicted congestiondegree calculating unit 30 acquires the actual congestion degree graph on Tuesday in the area C from the actual congestiondegree storage unit 10. The predicted congestiondegree calculation unit 30 calculates how much the congestion degree has changed between 8:20 and 8:30 on the actual congestion degree graph on Tuesday in area C (step S120). In the present embodiment, theincrease amount 7 in the section A in FIG. 7 corresponds to this.
[0042]
Next, the predictedcongestion degree calculator 30 adds the increase amount between 8:20 and 8:30 of the actual congestion degree graph calculated in step S120 to the actual congestion degree calculated by the actual congestion degree calculator 25. Then, the expected congestion degree at 8:30 is calculated (step S130). In FIG. 8, the process of step S130 is performed by connecting the curve of the section A to the actual congestion degree of the point of the black circle at 8:20, and the black square point at the end point of the section A is predicted at 8:30. The degree of congestion. Note that the predicted congestion degree at 8:30 is 19. When the congestion degree is decreasing, the amount of decrease in the actual congestion degree graph is subtracted from the actual congestion degree.
[0043]
Next, the predicted congestiondegree calculation unit 30 outputs the obtained predicted congestion degree to the motor damper control unit 40 (Step S140). Thus, the calculation of the predicted congestion degree is completed, and the process proceeds to step S60 in FIG.
[0044]
The motordamper control unit 40 having obtained the predicted congestion degree obtains the conversion table shown in FIG. 4 from the conversion table storage unit 45, and determines the MD opening based on the obtained predicted congestion degree (Step S60). More specifically, the motordamper control unit 40 refers to the obtained value of the estimated congestion degree and determines the MD opening corresponding to the value in the conversion table. In the present embodiment, the expected congestion degree at 8:30 is about 19, so the MD opening is 2.
[0045]
Next, the motordamper control unit 40 creates an MD opening control signal and outputs it to the motor damper unit 35 (step S70). The MD opening control signal is a signal for controlling the opening of themotor damper unit 35, and includes information on the MD opening obtained in step S60. Themotor damper unit 35 that has acquired the MD opening control signal adjusts the opening based on the acquired MD opening control signal. Thereby, the opening of themotor damper unit 35 is adjusted to a desired opening.
[0046]
Next, thetime measuring unit 20 checks whether or not 10 minutes have elapsed since the last time the shooting instruction was issued (step S80). If ten minutes have elapsed, the process proceeds to step S90. On the other hand, if 10 minutes have not elapsed, the process returns to step S80. In this case, step S80 is repeated until ten minutes have elapsed.
[0047]
When ten minutes have elapsed, thetime measurement unit 20 determines whether or not to end the processing (Step S90). This processing is determined based on, for example, whether the business hours of the airport have ended. If it is determined that the processing is to be ended, this processing ends. On the other hand, if it is not determined to end, the process returns to step S20. In this case, the processing of steps S20 to S80 is repeated. The description of the operation performed by thecontrol unit 5 when the air-conditioning control system according to the present embodiment periodically performs the air-conditioning control is completed.
[0048]
Here, a method of calculating the next predicted congestion degree when the value of the actual congestion degree deviates from the predicted congestion degree value will be described with reference to FIG.
[0049]
As shown at 8:30 in FIG. 8, although the predicted congestion degree at 8:30 was calculated to be 19 at 8:20, the actual congestion at 8:30 was actually reached. When the degree is calculated, the entity congestion degree may be 26. In such a case, the predicted congestiondegree calculation unit 30 does not calculate the predicted congestion degree at 8:40 by adding the section B to the predicted congestion degree at 8:30, but at 8:30, the actual congestion degree is calculated. The predicted congestion degree at 8:40 is calculated by adding the increase amount of the section B to the actual congestion degree calculated by the congestion degree calculation unit 25. The reason why such a calculation is performed is that when the prediction is performed based on the predicted congestion degree, there is a high possibility that the deviation from the actual congestion degree is further increased. In other words, by adding the amount of change in the actual congestion degree to the actual congestion degree, it is possible to more accurately predict the congestion degree.
[0050]
Here, the timing at which the motordamper control unit 40 outputs the MD opening control signal to themotor damper unit 35 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a graph showing the relationship between the opening degree of themotor damper unit 35 and time. The horizontal axis represents time. The vertical axis indicates the opening of themotor damper unit 35. The straight line indicated by the thick dashed line is a straight line indicating the ideal opening degree of themotor damper unit 35 with respect to the actual congestion degree. The straight line indicated by the thick dotted line is a straight line indicating the degree of opening of themotor damper unit 35 when the control method according to the first pattern (hereinafter, referred to as pattern 1) is performed. A straight line indicated by a thick solid line is a straight line indicating the degree of opening of themotor damper unit 35 when the control method according to the second pattern (hereinafter, referred to as pattern 2) is performed. Now, a control method forpattern 1 and a control method forpattern 2 will be described below with reference to FIG.
[0051]
First, the premise for describing each control method will be described. First, the time when the motordamper control unit 40 creates the MD opening control signal is represented by t.₀ And the opening of themotor damper 35 at that time is A₁ And Then, t₀ The opening to be taken by themotor damper 35 when 10 minutes have passed since_Two And Further, here, it is assumed that the time taken from when themotor damper unit 35 receives the instruction until the operation is completed is, for example, 5 minutes.
[0052]
First, a method for controllingpattern 1 will be described. The control method of thepattern 1 is as follows.₀ In this control method, immediately after the motordamper control unit 40 creates the MD opening control signal, the MD opening control signal is output to themotor damper unit 35. That is, the motordamper control unit 40 determines at time t₀ , An MD opening control signal is output to themotor damper unit 35. The opening of themotor damper unit 35 is adjusted based on the acquired MD opening control signal. As described above, the opening of themotor damper unit 35 takes about 5 minutes to adjust its opening degree.₀ Desired opening A after +5 minutes_Two To reach. Thereafter, themotor damper unit 35 sets the opening degree to A_Two To maintain. Thus,t₀ 10 minutes after the opening, the opening degree of themotor damper portion 35 becomes the desired A_Two It will be adjusted to. The control method of thepattern 1 has an advantage that the opening degree of themotor damper unit 35 is adjusted earlier, so that a larger amount of ventilation can be performed in advance.
[0053]
Next, a control method of thepattern 2 will be described. The control method of thepattern 2 is as follows.₀ 5 is a control method in which the MD opening control signal is output to themotor damper 35 five minutes after the motordamper control unit 40 creates the MD opening control signal. That is, the time t₀ At +5 minutes, the motordamper control unit 40 outputs an MD opening control signal to themotor damper unit 35. The opening of themotor damper unit 35 is adjusted based on the acquired MD opening control signal. As described above, the opening of themotor damper section 35 takes about 5 minutes to adjust its opening degree.₀ Desired opening A after +10 minutes_Two To reach. In the control method of thepattern 2, since the opening degree of themotor damper unit 35 is controlled to be as small as possible, energy loss due to ventilation is reduced.
[0054]
As described above, according to the air-conditioning control system including the congestion degree prediction system according to the present embodiment, the congestiondegree prediction device 1 predicts the congestion degree of an area after a predetermined time, and based on the predicted congestion degree. To control the air conditioning. Therefore, even if there is a time lag between the time when the congestiondegree prediction device 1 issues an instruction and the time when the operation of themotor damper unit 35 is completed, precise air conditioning control according to the actual congestion degree in the area becomes possible.
[0055]
In the air-conditioning control system according to the present embodiment, the predicted congestion degree is calculated every 10 minutes, but the interval at which the predicted congestion degree is calculated is not limited to this. For example, the time from when themotor damper unit 35 receives the instruction to when the operation is completed may be synchronized with the interval at which the predicted congestion degree is calculated. In this case, if the motordamper control unit 40 outputs the MD opening control signal to themotor damper unit 35 immediately after obtaining the estimated congestion degree, it is possible to realize control close to the ideal MD opening of FIG. Become.
[0056]
In the present embodiment, the airport terminal is divided into six areas, but the number of the areas is not limited to this.
[0057]
In the present embodiment, the actual congestiondegree storage unit 10 stores the actual congestion degree graph, but the data stored in the actual congestiondegree storage unit 10 may not be in the form of a graph. . The data stored in the actual congestiondegree storage unit 10 may be a table including information equivalent to the actual congestion degree graph.
[0058]
The air-conditioning control system according to the present embodiment is assumed to be installed in an airport terminal, but the location where the air-conditioning control system is installed is not limited to this. The air conditioning control system may be installed in, for example, a movie theater or a hall.
[0059]
Here, in the air-conditioning control system to which the congestion degree prediction system according to the first embodiment is applied, the predicted congestion degree is always calculated based on the actual congestion degree graph. Therefore, when the departure time of the airplane is delayed for some reason, there is a problem that the predicted congestion degree and the actual congestion degree are significantly different. Thus, in the second embodiment described below, a congestion degree prediction system that can calculate a predicted congestion degree close to the actual congestion degree even when the departure time of the airplane fluctuates is applied. The air-conditioning control system performed will be described.
[0060]
Second Embodiment Now, an air conditioning control system to which a congestion degree prediction system according to a second embodiment of the present invention is applied will be described with reference to the drawings.
[0061]
First, the overall configuration of the air-conditioning control system according to the present embodiment is shown in FIG. 1 as in the first embodiment. However, in the first embodiment, the congestion degree prediction device is the congestiondegree prediction device 1, but in the present embodiment, the congestion degree prediction device is the congestiondegree prediction device 51.
[0062]
Next, the congestiondegree prediction device 51 according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 10 is a block diagram showing the configurations of the congestiondegree prediction device 51 and themotor damper device 4 according to the present embodiment. The portion corresponding to the congestion degree prediction system is a portion surrounded by a dotted line in FIG.
[0063]
The congestion degree prediction system according to the present embodiment corrects the actual congestion degree graph based on the flight information including the information on the fluctuation time indicating the delay of the departure time of the airplane, and corrects the corrected actual congestion degree graph (hereinafter, referred to as the following) The estimated congestion degree is calculated based on the corrected congestion degree graph. That is, unlike the congestion degree prediction system according to the first embodiment, the congestion degree prediction system according to the present embodiment can calculate the predicted congestion degree taking into account the delay in the departure time of the airplane.
[0064]
Next, details of the congestiondegree prediction device 51 according to the present embodiment will be described. The congestiondegree prediction device 51 according to the present embodiment includes an actual congestiondegree storage unit 10, a control unit 55, a flight information storage unit 65, aninput unit 70, and a corrected congestiondegree storage unit 75.
[0065]
The control unit 55 is realized by, for example, a CPU, and includes atime measuring unit 20, an actual congestion degree calculation unit 25, a predicted congestiondegree calculation unit 30, and a correction congestiondegree calculation unit 60. Note that the control unit 55 is different from thecontrol unit 5 of the first embodiment only in that a correction congestiondegree calculation unit 60 is added, and thus a detailed description thereof is omitted. The actual congestiondegree storage unit 10 is realized by a hard disk, for example, and stores an actual congestion degree graph shown in FIG.
[0066]
Theinput unit 70 is a device for the administrator of the system to input a departure time of the airplane and a fluctuation time indicating a delay of the departure time of the airplane. The flight information storage unit 65 stores the flight information table shown in FIG. In the flight storage table, information input by theinput unit 70 is recorded as flight information.
[0067]
Here, the flight information table shown in FIG. 11 will be described. In the flight information table, the flight number of the plane departing on the day, the scheduled departure time of each plane, and the fluctuation time of each plane are associated with each other. The flight information table is updated to the latest state each time the administrator of the system inputs the departure time of the airplane and the fluctuation time of the airplane with theinput unit 70.
[0068]
Here, the description returns to FIG. The corrected congestiondegree calculation unit 60 corrects the actual congestion degree graph shown in FIG. 3 based on the flight information stored in the flight information storage unit 65, and creates a corrected congestion degree graph. The corrected congestiondegree storage unit 75 is implemented by, for example, a hard disk, and stores the corrected congestion degree graph illustrated in FIG. 12 created by the corrected congestiondegree calculation unit 60.
[0069]
Here, the corrected congestion degree graph shown in FIG. 12 will be described. As an example, the corrected congestion degree graph shown in FIG. 12 is a graph in a case where the departure of the flight C departing at 11:10 is delayed by 30 minutes in the area C on Tuesday. Note that, as shown in FIG. 12, the portion that peaks at about 10:50 is translated rightward by 30 minutes. The reason why the graph is corrected in this way will be described. If the departure of the plane is delayed, the people who enter the area will be slow. Therefore, the peak in the area is delayed by the same amount as the time when the airplane was delayed. Thus, in the present embodiment, a corrected congestion degree graph is created by translating a part of the graph by the time of the aircraft being delayed.
[0070]
Since themotor damper device 4 is the same as that of the first embodiment, the description is omitted. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG.
[0071]
The operation of the air-conditioning control system configured as described above will be described below. The processes described in the present embodiment can be realized by software using a computer, or can be realized by using a dedicated hardware circuit that performs the processes.
[0072]
First, an operation performed by the correction congestiondegree calculation unit 60 when the correction congestion degree graph is created in the air conditioning control system according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. Here, FIG. 13 is a flowchart showing an operation performed by the correction congestiondegree calculation unit 60 when the correction congestion degree graph is created.
[0073]
This process is started when the administrator of the system uses theinput unit 70 to input the flight number, the scheduled departure time, and the fluctuation time. Here, it is assumed that information indicating that flight C is delayed by 30 minutes from the scheduled departure time has been input.
[0074]
The input flight name, scheduled departure time and change time are output to the flight information storage unit 65, and the flight information table shown in FIG. 11 is updated to the latest state. Here, it is input that the delay is 30 minutes in the column of the fluctuation time of the flight C.
[0075]
Next, the correction congestiondegree calculation unit 60 acquires the latest updated flight information table from the flight information storage unit 65 (step S200). Next, the corrected congestiondegree calculation unit 60 acquires the actual congestion degree graph of the area on which the current day of the week and the correction congestion degree graph is to be created from the actual congestiondegree storage unit 10 from the actual congestion degree storage unit 10 (step S <b> 1). S210). In the present embodiment, the obtained actual congestion degree graph is assumed to be the actual congestion degree graph on Tuesday in area C shown in FIG.
[0076]
Next, the corrected congestiondegree calculation unit 60 checks the updated flight in the acquired flight information table. Here, the corrected congestiondegree calculation unit 60 recognizes that the flight C departing at 11:10 is delayed by 30 minutes.
[0077]
The correctedcongestion degree calculator 60 that has confirmed the flight whose flight information table has been updated detects the peak at the time closest to the updated flight time in the acquired actual congestion degree graph (step S220). In the present embodiment, the scheduled departure time of the flight whose flight information table is updated is 11:10, so the peak at the time closest to 11:10 in FIG. 3 is the third 10:50 from the left. The peak of minutes corresponds to this.
[0078]
Next, the correction congestiondegree calculation unit 60 detects valley bottoms that are present on both sides of the detected peak (step S230). In the present embodiment, a valley bottom existing at about 9:30 and a valley bottom existing at about 11:20 correspond to this.
[0079]
Next, the correction congestiondegree calculation unit 60 translates the portion sandwiched between the detected valley bottoms to the right by the variation time (step S240). In this embodiment, in FIG. 12, the mountain indicated by the dotted line moves rightward in the direction of the arrow as indicated by (1).
[0080]
Next, the correction congestiondegree calculation unit 60 connects a straight line between the valley bottom on the left side of the peak interrupted by the parallel movement and the original valley bottom (step S250). In this embodiment, in FIG. 12, (2) is connected by a straight line.
[0081]
Next, the correction congestiondegree calculation unit 60 deletes a portion on the right side of the peak after the parallel movement, from the intersection with the original curve to the valley on the right side of the peak (step S260). In this embodiment, a dotted line portion surrounded by an ellipse of (3) in FIG. 12 is removed. This completes a corrected congestion degree graph that takes into account the delay of the airplane. After that, the correction congestiondegree calculation unit 60 outputs the correction congestion degree graph created in the correction congestiondegree storage unit 75. Then, the corrected congestion degree graph stored in the corrected congestiondegree storage unit 75 is overwritten with a new corrected congestion degree graph. This process is performed each time the administrator inputs information using theinput unit 70.
[0082]
The operation of the air-conditioning control system according to the present embodiment when performing air-conditioning control will be described below with reference to the drawings. The operation when the air-conditioning control system according to this embodiment performs air-conditioning control is basically shown in FIGS. 5 and 6 as in the first embodiment. Therefore, here, only the portions different from the first embodiment will be described, and the description of the common portions will be omitted.
[0083]
First, steps S10 to S40 in FIG. 5 are the same as those in the first embodiment, and a description thereof will not be repeated.
[0084]
Steps S100 and S110 in FIG. 6 are the same as those in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0085]
Next, the predicted congestiondegree calculation unit 30 obtains the corrected congestion degree graph from the corrected congestiondegree storage unit 75, and reads the amount of change in the congestion degree during the 10 minutes from the current time of the obtained corrected congestion degree graph (step). S120). This processing differs from the first embodiment in that the actual congestion degree graph is used, whereas the present embodiment uses a corrected congestion degree graph.
[0086]
Next, the predicted congestiondegree calculation unit 30 calculates the predicted congestion degree by adding the amount of change in the congestion degree obtained in step S120 to the actual congestion degree obtained in step S110 (step S130). Thus, the predicted congestion degree in the present embodiment is obtained. Step S140 and steps S60 to S90 are the same as those in the first embodiment, and a description thereof will not be repeated.
[0087]
As described above, according to the air conditioning control system to which the congestion degree prediction system according to the present embodiment is applied, the actual congestion degree graph is corrected based on the flight information including information such as the delay of the airplane, and the correction is performed. The congestion degree is predicted based on the actual congestion degree graph thus obtained. Therefore, even if the departure time of the airplane is delayed, it is possible to accurately calculate the predicted congestion degree. As a result, more precise air conditioning control becomes possible.
[0088]
In the present embodiment, the case where the scheduled departure time of the airplane is delayed has been described, but the case where the scheduled departure time is advanced can be similarly considered.
[0089]
Note that, in the present embodiment, as a method of correcting the actual congestion degree graph, the method of translating a mountain portion sandwiched between valleys and valleys has been described, but the correction method of the actual congestion degree graph is not limited thereto. Absent. The method of correcting the actual congestion degree graph may be, for example, a method of translating the valley portion between the peaks of the graph, or another method.
[0090]
The flight information is input by the administrator through theinput unit 70, but the method of acquiring the flight information is not limited to this. The flight information may be transmitted from another server, for example.
[0091]
Further, in the present embodiment, the change time is included in the flight information and is input to the congestiondegree prediction device 51, but the method of acquiring the information regarding the change time is not limited to this. For example, a scheduled departure time and a scheduled departure time in the case of a delay may be input as the flight information, and the congestiondegree prediction device 51 may calculate the fluctuation time based on these.
[0092]
In the congestiondegree prediction device 51 according to the present embodiment, the predicted congestiondegree calculation unit 30 reads the corrected congestion degree graph from the corrected congestiondegree storage unit 75 and predicts the congestion degree. Here, when the actual congestion degree graph is not corrected, the predicted congestiondegree calculation unit 30 predicts the congestion degree using the actual congestion degree graph. In this case, the actual congestion degree graph may be read from the actual congestiondegree storage unit 10. The actual congestion degree graph may be stored in the corrected congestiondegree storage unit 75 and read from the corrected congestiondegree storage unit 75. In this case, the operation performed by the predicted congestiondegree calculation unit 30 is the same as that described in the first embodiment.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an air conditioning control system according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of a congestion degree prediction system and a motor damper device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a performance congestion degree graph according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a conversion table according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing an operation performed by thecontrol unit 5 when the air conditioning control system according to the first embodiment of the present invention periodically performs air conditioning control.
FIG. 6 is a flowchart showing an operation performed by a predicted congestiondegree calculation unit 30 when a predicted congestion degree is calculated in step S50 of FIG. 5;
FIG. 7 is an enlarged view of a portion of the actual congestion degree graph of FIG. 3 from 8:00 to 10:00.
FIG. 8 is a graph showing a process in which a substantial congestion degree and a predicted congestion degree are determined.
FIG. 9 is a graph showing a relationship between the opening degree of themotor damper unit 35 and time.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a congestion degree prediction system and a motor damper device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a flight information table according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram illustrating a corrected congestion degree graph created by the corrected congestiondegree calculation unit 60.
FIG. 13 is a flowchart showing an operation performed by a correction congestiondegree calculation unit 60 when a correction congestion degree graph is created.
[Explanation of symbols]
1,51 Congestion degree prediction device
2 Camera
3 air conditioner FAN
4 Motor damper device
5,55 control unit
10 Actual congestion degree storage unit
20 Time measurement unit
25 Entity Congestion Degree Calculator
30 Predicted congestion degree calculation unit
35 Motor damper
40 Motor damper control unit
45 Conversion table storage
60 Correction congestion degree calculation unit
65 Flight information storage
70 Input section
75 Correction congestion degree storage unit

Claims

Translated fromJapanese

空間における人の混雑度合を予測するシステムであって、
前記空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
前記空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合と、前記混雑度合履歴記憶手段が記憶している前記履歴情報とに基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段とを備える、混雑度合予測システム。A system for predicting the degree of congestion of a person in a space,
Detecting means for detecting the current congestion degree in the space,
Congestion degree history storage means for storing history information on the temporal transition of the past congestion degree in the space,
Congestion degree prediction means for predicting the degree of congestion in the space after a predetermined time based on the current congestion degree in the space detected by the detection means and the history information stored in the congestion degree history storage means. A congestion degree prediction system comprising:

前記履歴情報は、前記空間における１日分の混雑度合の時間的推移を所定期間にわたって平均して得られる情報であり、
前記混雑度合予測手段は、
現在時刻を計測する時刻計測手段をさらに含み、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合に対して、前記時刻計測手段が計測した現在時刻から前記所定時間が経過するまでの間における前記履歴情報の混雑度合の変化量を加減算することにより、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する、請求項１に記載の混雑度合予測システム。The history information is information obtained by averaging the temporal transition of the congestion degree for one day in the space over a predetermined period,
The congestion degree prediction means,
Further including a time measuring means for measuring the current time,
Adding or subtracting a change amount of the congestion degree of the history information from the current time measured by the time measurement means to the lapse of the predetermined time with respect to the current congestion degree in the space detected by the detection means. The congestion degree prediction system according to claim 1, wherein the congestion degree after a predetermined time in the space is predicted.

前記履歴情報の混雑度合は、予め定められたイベントスケジュールにしたがって増減するものであって、
前記イベントスケジュールの時間の変更を変更情報として記憶する変更情報記憶手段と、
前記変更情報記憶手段が記憶している変更情報に基づいて、前記履歴情報の混雑度合の時間的推移に対して補正を加えて、新たな履歴情報を作成する履歴情報作成手段とを更に備え、
前記混雑度合予測手段は、前記イベントスケジュールが変更された場合には、前記履歴情報作成手段が作成した新たな履歴情報に基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測することを特徴とする、請求項２に記載の混雑度合予測システム。The congestion degree of the history information increases or decreases according to a predetermined event schedule,
Change information storage means for storing a change in the time of the event schedule as change information,
A history information creating unit that creates a new history information by adding a correction to the temporal change of the congestion degree of the history information based on the change information stored in the change information storage unit;
The congestion degree predicting unit, when the event schedule is changed, predicts a congestion degree in the space after a predetermined time based on the new history information created by the history information creating unit. 3. The congestion degree prediction system according to claim 2, wherein

前記履歴情報作成手段は、前記履歴情報に含まれる混雑度合の時間的推移の内、前記イベントスケジュールが変更された部分に対応する部分を、前記イベントスケジュールが変更された時間だけ変更する補正を行うことにより、前記新たな履歴情報を作成することを特徴とする、請求項３に記載の混雑度合予測システム。The history information creating means performs a correction for changing a portion corresponding to a portion where the event schedule is changed, of a temporal transition of the congestion degree included in the history information, by a time when the event schedule is changed. 4. The congestion degree prediction system according to claim 3, wherein the new history information is created.

空間内の人の混雑度合を検出し、当該混雑度合に基づいて当該空間内に設置された空調装置の制御を行うシステムであって、
前記空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
前記空間における過去の混雑度合の時間的変化に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合と、前記混雑度合履歴記憶手段が記憶している前記履歴情報とに基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段と、
前記混雑度合予測手段が予測した前記空間における所定時間後の混雑度合に基づいて、前記空調装置の出力を制御する空調制御手段とを備える、空調制御システム。A system that detects a degree of congestion of a person in the space and controls an air conditioner installed in the space based on the degree of congestion,
Detecting means for detecting the current congestion degree in the space,
Congestion degree history storage means for storing history information about the temporal change of the past congestion degree in the space,
Congestion degree prediction means for predicting the degree of congestion in the space after a predetermined time based on the current congestion degree in the space detected by the detection means and the history information stored in the congestion degree history storage means. When,
An air-conditioning control system comprising: an air-conditioning control unit that controls an output of the air-conditioning device based on a congestion degree after a predetermined time in the space predicted by the congestion degree prediction unit.

前記検出手段は、前記所定時間毎に前記空間における混雑度合を検出し、
前記混雑度合予測手段は、前記検出手段における混雑度合の検出に応じて、前記空間における当該所定時間後の混雑度合を予測し、
前記空調制御手段は、前記混雑度合予測手段の予測に応じて、前記空調装置の出力を制御することを特徴とする、請求項５に記載の空調制御システム。The detecting means detects the degree of congestion in the space every predetermined time,
The congestion degree prediction means predicts the congestion degree after the predetermined time in the space according to the detection of the congestion degree by the detection means,
The air-conditioning control system according to claim 5, wherein the air-conditioning control unit controls an output of the air-conditioning device according to a prediction of the congestion degree prediction unit.

前記空調装置は、前記空調制御手段からの制御指示を受けてから所望の出力に制御されるまでの間に遅延時間を有しており、
前記所定時間は、前記遅延時間と略同じ長さであることを特徴とする、請求項６に記載の空調制御システム。The air conditioner has a delay time from receiving a control instruction from the air conditioning control unit to being controlled to a desired output,
The air conditioning control system according to claim 6, wherein the predetermined time is substantially the same length as the delay time.

前記空調制御手段は、
前記空間内の人の混雑度合と前記空調装置の出力との関係を記憶する出力関係記憶手段と、
前記出力関係記憶手段が記憶している前記空間内の人の混雑度合と前記空調装置の出力との関係を参照して、前記混雑度合予測手段が予測した混雑度合に応じた前記空調装置の出力を決定する決定手段とを更に備え、
前記決定手段が決定した出力に前記空調装置の出力を制御することを特徴とする、請求項５に記載の空調制御システム。The air conditioning control means,
Output relationship storage means for storing the relationship between the degree of congestion of people in the space and the output of the air conditioner,
The output of the air conditioner according to the congestion degree predicted by the congestion degree prediction unit with reference to the relationship between the congestion degree of the person in the space and the output of the air conditioner stored in the output relation storage unit. And determining means for determining
The air conditioning control system according to claim 5, wherein the output of the air conditioner is controlled to the output determined by the determining unit.