WO2023276735A1 - 気流制御システム、及び、気流制御方法 - Google Patents

気流制御システム、及び、気流制御方法 Download PDF

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達雄 古賀
仁 吉澤
千人 浦
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Definitions

  • the present invention relates to an airflow control system and an airflow control method.
  • Patent Literature 1 discloses an air conditioner control device that provides an air-conditioned environment in consideration of human gestures.
  • the present invention provides an airflow control system and an airflow control method capable of maintaining the airflow formed in the indoor space.
  • An airflow control system includes an acquisition unit that acquires image data of an indoor space in which an airflow is formed by an airflow generation device and in which a person is located; an identifying unit that identifies skeletal coordinates of a person; an estimating unit that estimates the movement of the person based on the identified time-series data of the skeletal coordinates; and a control unit for controlling the airflow generating device to be suppressed.
  • An airflow control method includes an acquisition step of acquiring image data of an indoor space in which an airflow is formed by an airflow generation device and in which a person is located; an identifying step of identifying skeletal coordinates of a person; an estimating step of estimating the movement of the person based on the identified time-series data of the skeletal coordinates; and a control step of controlling the airflow generating device to be inhibited.
  • a program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the airflow control method.
  • the airflow control system and airflow control method of the present invention can maintain the airflow formed in the indoor space.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of the airflow control system according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of an airflow generation device included in the airflow control system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of operation example 1 of the airflow control system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram conceptually showing identification of a two-dimensional human skeleton model.
  • FIG. 5 is a diagram conceptually showing skeletal coordinate estimation.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing turbulence of airflow in an indoor space.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing the indoor space after airflow turbulence is suppressed.
  • FIG. 8 is an external view of an airflow generation device according to a modification.
  • FIG. 9 is a diagram showing the internal structure of an airflow generation device according to a modification.
  • FIG. 10 is a flowchart of Operation Example 2 of the airflow control system according to the embodiment.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of the airflow control system according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of an airflow generation device included in the airflow control system according to the embodiment. 2 is a diagram of the indoor space 50 viewed from above.
  • the airflow control system 10 is a system that acquires image data of the indoor space 50 output by the camera 20 and controls the airflow in the indoor space 50 (schematically illustrated by arrows in FIG. 2) based on the acquired image data.
  • the indoor space 50 is, for example, an office space, but may be a space in a commercial facility or an indoor space in other facilities such as a space in a house.
  • the airflow control system 10 includes a camera 20, a control device 30, and an airflow generation device 40. As shown in FIG.
  • the camera 20 is installed, for example, on the ceiling or wall of the indoor space 50, and captures an image (moving image composed of a plurality of images) including a person located in the indoor space 50 as a subject.
  • the camera 20 also transmits image data of the captured image to the control device 30 .
  • the camera 20 may be a camera using a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor, or may be a camera using a CCD (Charge Coupled Device) image sensor.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • CCD Charge Coupled Device
  • the camera 20 may be a camera using an image sensor capable of detecting infrared rays (infrared light). That is, camera 20 may be an infrared camera. Thereby, the camera 20 can capture an image (infrared image) even when the indoor space 50 is dark.
  • the airflow control system 10 may include two or more cameras 20 .
  • the estimating unit 36 can generate a three-dimensional skeletal model of the entire human body by estimating the skeletal coordinates from each of the two images captured by the two cameras 20 and synthesizing them.
  • the control device 30 receives image data from the camera 20 and controls the airflow generation device 40 based on the received image data.
  • the control device 30 is, for example, a local controller (i.e. edge computer) installed in the same facility where the indoor space 50 is provided, but a server device (i.e. cloud computer) installed outside the facility. There may be.
  • the control device 30 includes a communication section 31 , an information processing section 32 and a storage section 33 .
  • the communication unit 31 is a communication module (communication circuit) for the control device 30 to communicate with the camera 20 and the airflow generation device 40.
  • the communication unit 31 for example, receives image data from the camera 20 and transmits control signals to the airflow generation device 40 .
  • the communication performed by the communication unit 31 may be wireless communication or wired communication.
  • the communication standard used for communication is also not particularly limited.
  • the information processing section 32 acquires the image data of the image received by the communication section 31, and performs information processing for controlling the airflow generation device 40 based on the acquired image data.
  • the information processing section 32 is specifically realized by a processor or a microcomputer.
  • the information processing section 32 includes an acquisition section 34 , an identification section 35 , an estimation section 36 and a control section 37 .
  • the functions of the acquisition unit 34, the identification unit 35, the estimation unit 36, and the control unit 37 are realized by the processor or microcomputer constituting the information processing unit 32 executing the computer program stored in the storage unit 33. . Details of the functions of the acquisition unit 34, the identification unit 35, the estimation unit 36, and the control unit 37 will be described later.
  • the storage unit 33 is a storage device that stores image data received by the communication unit 31, computer programs executed by the information processing unit 32, and the like.
  • the storage unit 33 also stores a machine learning model, an estimation model, and the like, which will be described later.
  • the storage unit 33 is implemented by a semiconductor memory, HDD (Hard Disk Drive), or the like.
  • the airflow generation device 40 is installed in the indoor space 50 and forms an airflow in the indoor space 50 .
  • the airflow generation device 40 includes a blower fan 41 and a louver 42 .
  • the blower fan 41 generates airflow in the indoor space 50 by rotating.
  • the airflow generation device 40 may include a plurality of blower fans 41 .
  • the amount of air blown by the blower fan 41 (that is, the strength of the airflow) is changed based on the control signal transmitted from the control device 30 .
  • the louver 42 is a structure for changing the direction of airflow.
  • the louver 42 is, in other words, a guide structure that guides airflow.
  • the louver 42 is, for example, a wing-shaped structure whose attitude (wing angle) is changed based on a control signal transmitted by the control device 30 .
  • the airflow generation device 40 is, for example, a dedicated device for the airflow control system 10, a ventilation device or an air conditioner installed in the indoor space 50 in advance may be used as the airflow generation device 40.
  • FIG. 3 is a flow chart of Operation Example 1 of the airflow control system 10 .
  • the control unit 37 of the control device 30 controls the airflow generation device 40 to form a predetermined airflow (indicated by arrows in FIG. 2) in the indoor space 50 (S11).
  • the airflow generation device 40 is controlled by transmitting a control signal from the communication unit 31 to the airflow generation device 40 .
  • a predetermined airflow is realized by controlling the blower fan 41 and the louver 42 .
  • What kind of predetermined airflow is to be formed in the indoor space 50 is determined in advance by simulation or the like. Note that this simulation is performed assuming that there is no person in the indoor space 50, and a predetermined airflow is maintained when there is no disturbance in the indoor space 50 (there is no person).
  • the communication unit 31 of the control device 30 receives the image data of the image of the indoor space 50 from the camera 20 (S12).
  • the information processing section 32 stores the received image data in the storage section 33 (S13).
  • FIG. 4 is a diagram conceptually showing identification of a two-dimensional human skeleton model.
  • the two-dimensional skeleton model is a model in which the joint positions (spheres) of a person appearing in an image are connected by links (lines).
  • Existing posture and skeleton identification algorithms are used to identify the two-dimensional skeleton model.
  • the identifying unit 35 identifies skeleton coordinates (three-dimensional coordinate data of each joint) from the identified two-dimensional skeleton model (S16).
  • the identifying unit 35 identifies skeletal coordinates using, for example, a machine learning model.
  • FIG. 5 is a diagram conceptually showing skeletal coordinate estimation.
  • This machine learning model is a learning model constructed in advance by machine learning using a two-dimensional skeletal model in which the skeletal coordinates of each joint are known as learning data and skeletal coordinates as teacher data.
  • Such a machine learning model can take a two-dimensional skeleton model as an input and output its skeleton coordinates (in other words, a three-dimensional skeleton model).
  • the specifying unit 35 can specify the time-series data of the skeleton coordinates by specifying the skeleton coordinates for each of a plurality of images (frames) forming the moving image.
  • the estimation unit 36 estimates the movement of the person in the image from the specified time-series data of the skeletal coordinates (S17).
  • the estimation unit 36 detects the walking motion of the person based on the estimation result (S18).
  • a walking motion is an example of a specific motion. For example, if the storage unit 33 stores a discriminative model that has learned the motions of the joints when a walking motion is performed, the estimating unit 36 inputs the time-series data of the skeletal coordinates to the discriminative model to determine the walking motion. Motion can be detected.
  • the estimating unit 36 estimates the walking direction of the person from the time-series data of the skeletal coordinates. In addition to the direction of walking, the estimating unit 36 may also estimate the walking speed, the amount of shaking of the upper body during walking, and the like.
  • the estimation unit 36 estimates airflow turbulence caused by the estimated human movement (S19).
  • the predetermined airflow formed in the indoor space 50 is based on the premise that there are no people in the indoor space 50, and the movement of a person positioned in the indoor space 50 becomes a disturbance.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing turbulence of airflow in the indoor space 50. As shown in FIG.
  • the estimation unit 36 estimates the turbulence of the airflow caused by the walking motion (S19).
  • the estimation unit 36 estimates airflow turbulence using a predetermined estimation model capable of estimating airflow turbulence caused by, for example, the relationship between the direction of airflow and the direction of walking of a person.
  • the predetermined estimation model is stored in advance in the storage unit 33, for example.
  • the walking speed the amount of shaking of the upper body during walking, and the like may be further used. It is estimated that the turbulence of the airflow increases as the walking speed increases, and increases as the amount of shaking of the upper body during walking increases.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing the indoor space 50 after airflow turbulence is suppressed.
  • the control unit 37 controls, for example, the amount of air blown by the blower fan 41 and the posture of the louver 42, thereby suppressing the estimated turbulence of the airflow and maintaining a predetermined airflow (an airflow close to the predetermined airflow).
  • the airflow generation device 40 is operated as follows.
  • the controller 37 may control the blowing balance of the plurality of blower fans 41 so as to suppress the estimated turbulence of the airflow.
  • the plurality of blower fans 41 includes an auxiliary blower fan 41 for suppressing turbulence of the airflow, which is normally stopped. An airflow (correction airflow) may be generated to suppress the turbulence of the airflow.
  • the control unit 37 may more simply increase the amount of air blown by the blower fan 41 to suppress the turbulence of the airflow when the walking motion is detected.
  • the airflow control system 10 can suppress turbulence of the airflow in the indoor space 50 and continuously form an airflow close to a predetermined airflow in the indoor space 50 . Therefore, the airflow control system 10 can suppress accumulation of dust or droplets in the indoor space 50 .
  • FIG. 8 is an external view of an airflow generation device according to a modification.
  • FIG. 9 is a diagram showing the internal structure of an airflow generation device according to a modification.
  • the airflow generation device 60 is a desk-shaped device installed in an indoor space 70 such as a conference room.
  • the airflow generation device 60 includes a suction fan 61 , a louver 62 and a body portion 63 .
  • the airflow control system 10 (control device 30) may control such an airflow generation device 60.
  • the suction fan 61 is accommodated in the body portion 63 and rotates to generate an airflow (airflow from above to below) that draws the air above the body portion 63 into the body portion 63 . That is, the suction fan 61 sucks the air in the indoor space 70 . As a result, the airflow generation device 60 can suppress the scattering (soaring) of droplets that occur in the indoor space 70 such as a conference room.
  • the airflow generation device 60 may include a plurality of suction fans 61 . The amount of suction by the suction fan 61 (that is, the strength of the airflow) is changed based on the control signal transmitted from the control device 30 .
  • the louver 62 is a structure for changing the direction of airflow, and is arranged above the suction fan 61 inside the main body 63, for example.
  • the louver 62 is, in other words, a guide structure that guides the airflow.
  • the louver 62 is, for example, a wing-like structure whose attitude (wing angle) is changed based on a control signal transmitted by the control device 30 .
  • the main body 63 is a structure that accommodates the suction fan 61 and the louver 62 and is also used as a desk by people who use the conference room.
  • a suction port 63a for sucking air into the body portion 63 by a suction fan 61 is provided on the upper surface of the body portion 63. Further, below the body portion 63 (at the feet of a person), air is sucked from the suction port 63a.
  • An exhaust port 63b is provided for exhausting the exhausted air.
  • the exhaust port 63b may be connected to a duct leading to the outside of the indoor space 70 . That is, exhaust may be performed to the outside of the indoor space 70 .
  • Such an airflow generation device 60 can form an airflow that circulates the air in the indoor space 70 by sucking in the air on the desk and discharging it from the feet (indicated by arrows in FIG. 9).
  • FIG. 10 is a flow chart of Operation Example 2 of the airflow control system 10 .
  • the control unit 37 of the control device 30 controls the airflow generation device 60 to form a predetermined airflow (indicated by arrows in FIG. 9) in the indoor space 70 (S21).
  • the communication unit 31 of the control device 30 receives the image data of the image of the indoor space 70 from the camera 20 (S22).
  • the information processing section 32 stores the received image data in the storage section 33 (S23).
  • the acquisition unit 34 acquires the image data received by the communication unit 31 and stored in the storage unit 33 (S24), and the specifying unit 35 determines the image that appears in the image based on the acquired image data.
  • a two-dimensional human skeleton model is specified (S25).
  • the identifying unit 35 identifies skeleton coordinates (three-dimensional coordinate data of each joint) from the identified two-dimensional skeleton model (S26).
  • the specifying unit 35 can specify the time-series data of the skeleton coordinates by specifying the skeleton coordinates for each of a plurality of images (frames) forming the moving image.
  • the operations of steps S21 to S26 described above are the same as steps S11 to S16 of the first operation example.
  • the estimating unit 36 estimates the movement of the person in the image from the specified time-series data of the skeletal coordinates (S27), and based on the estimation result, the person's droplet discharge action (sneezing, coughing, etc.). is detected (S28).
  • the operation of ejecting droplets is an example of the specific operation. For example, if the storage unit 33 stores a discriminative model that has learned joint movements when a droplet discharge operation is performed, the estimating unit 36 inputs the time-series data of the skeleton coordinates to the discriminative model. , the ejection action of droplets can be detected.
  • the estimation unit 36 estimates the turbulence of the airflow caused by the ejection operation of the droplets (S29).
  • the estimation unit 36 estimates airflow turbulence using a predetermined estimation model capable of estimating what kind of airflow turbulence will occur in a predetermined airflow due to, for example, the operation of ejecting droplets.
  • the predetermined estimation model is stored in advance in the storage unit 33, for example.
  • control unit 37 controls the airflow generation device 60 so that the estimated turbulence of the airflow is suppressed (S30).
  • Control of the airflow generation device 60 is performed by transmitting a control signal from the communication unit 31 to the airflow generation device 60 .
  • the control unit 37 controls, for example, the suction amount of the suction fan 61 and the attitude of the louver 62, thereby suppressing the estimated turbulence of the airflow and maintaining a predetermined airflow (an airflow close to the predetermined airflow).
  • the airflow generation device 60 is operated as follows.
  • the control unit 37 may control the suction balance of the plurality of suction fans 61 so as to suppress the estimated turbulence of the airflow.
  • the plurality of suction fans 61 includes an auxiliary suction fan 61 for suppressing turbulence of the airflow, which is normally stopped. An airflow (correction airflow) may be generated to suppress the turbulence of the airflow.
  • the control unit 37 may more simply increase the amount of air blown (intake amount) of the suction fan 61 to suppress the turbulence of the airflow when the ejection operation of droplets is detected.
  • the airflow control system 10 can suppress turbulence in the airflow in the indoor space 70 and continuously form an airflow close to a predetermined airflow in the indoor space 70 . Therefore, the airflow control system 10 can suppress the scattering of droplets in the indoor space 70 by maintaining the suction of air by the airflow generation device 60 .
  • a walking motion and a droplet discharging motion are exemplified as specific motions, but the specific motion is not limited to such motions.
  • the specific motion may be, for example, a motion of a person fanning himself or another person with a fan.
  • the airflow control system 10 may detect a plurality of types of specific actions.
  • the airflow control system 10 including the airflow generation device 40 controls the airflow generation device 40 so as to suppress turbulence of the airflow when any of a walking motion, a droplet discharging motion, and a fanning motion is detected. may be controlled.
  • the airflow control system 10 includes an acquisition unit 34 that acquires image data of the indoor space 50 (or the indoor space 70) in which an airflow is formed by the airflow generation device 40 and in which a person is located; An identifying unit 35 for identifying the skeletal coordinates of a person based on the image data obtained, an estimating unit 36 for estimating the movement of the person based on the time-series data of the identified skeletal coordinates, and the estimated movement of the person and a control unit 37 that controls the airflow generation device 40 (or the airflow generation device 60) so as to suppress the turbulence of the generated airflow.
  • Such an airflow control system 10 can suppress airflow turbulence in the indoor space 50 .
  • the airflow control system 10 can maintain the airflow formed in the indoor space.
  • the estimating unit 36 detects a specific action of a person by estimating the movement of the person, and the control unit 37 suppresses airflow turbulence caused by the specific action when the specific action is detected.
  • the airflow generation device 40 is controlled as follows.
  • Such an airflow control system 10 can suppress airflow turbulence caused by specific actions.
  • the specific motion is a walking motion.
  • Such an airflow control system 10 can suppress airflow turbulence caused by walking.
  • the specific action is the ejection action of droplets.
  • Such an airflow control system 10 can suppress turbulence in the airflow caused by the operation of ejecting droplets.
  • the acquisition unit 34 acquires image data of an image captured by an infrared camera.
  • Such an airflow control system 10 can identify the skeletal coordinates of a person even when the indoor space 50 is dark, based on the image data of the image captured by the infrared camera.
  • the airflow control method executed by a computer such as the airflow control system 10 includes an acquisition step of acquiring image data of the indoor space 50 in which an airflow is formed by the airflow generation device 40 and in which a person is located; Based on the image data, an identifying step of identifying skeletal coordinates of a person, an estimating step of estimating the motion of the human based on the time-series data of the identified skeletal coordinates, and an airflow generated by the estimated motion of the human. and a control step of controlling the airflow generation device 40 so that the turbulence is suppressed.
  • Such an airflow control method can suppress turbulence in the airflow in the indoor space 50 .
  • the airflow control method can maintain the airflow formed in the indoor space.
  • the airflow control system is implemented by a plurality of devices, but may be implemented as a single device.
  • the airflow control system may be implemented as a single device that corresponds to the controller.
  • each component included in the airflow control system may be distributed among the plurality of devices in any way.
  • processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit.
  • order of multiple processes may be changed, and multiple processes may be executed in parallel.
  • each component may be realized by executing a software program 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.
  • each component may be realized by hardware.
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Abstract

気流制御システム（１０）は、気流生成装置（４０）によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間（５０）の画像データを取得する取得部（３４）と、取得された画像データに基づいて、人の骨格座標を特定する特定部（３５）と、特定された骨格座標の時系列データに基づいて、人の動きを推定する推定部（３６）と、推定された人の動きによって生じる気流の乱れが抑制されるように気流生成装置（４０）を制御する制御部（３７）とを備える。

Description

気流制御システム、及び、気流制御方法
　本発明は、気流制御システム、及び、気流制御方法に関する。
　室内空間の換気または空気調和等に関する様々な技術が提案されている。特許文献１には、人のしぐさを考慮した空調環境を提供する空調機制御装置が開示されている。
特開２０１７－２１９２４７号公報
　本発明は、室内空間に形成された気流の維持を図ることができる、気流制御システム、及び、気流制御方法を提供する。
　本発明の一態様に係る気流制御システムは、気流生成装置によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間の画像データを取得する取得部と、取得された前記画像データに基づいて、前記人の骨格座標を特定する特定部と、特定された前記骨格座標の時系列データに基づいて、前記人の動きを推定する推定部と、推定された前記人の動きによって生じる前記気流の乱れが抑制されるように前記気流生成装置を制御する制御部とを備える。
　本発明の一態様に係る気流制御方法は、気流生成装置によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間の画像データを取得する取得ステップと、取得された前記画像データに基づいて、前記人の骨格座標を特定する特定ステップと、特定された前記骨格座標の時系列データに基づいて、前記人の動きを推定する推定ステップと、推定された前記人の動きによって生じる前記気流の乱れが抑制されるように前記気流生成装置を制御する制御ステップとを備える。
　本発明の一態様に係るプログラムは、前記気流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。
　本発明の気流制御システム、及び、気流制御方法は、室内空間に形成された気流の維持を図ることができる。
図１は、実施の形態に係る気流制御システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る気流制御システムが備える気流生成装置の概略構成を示す図である。 図３は、実施の形態に係る気流制御システムの動作例１のフローチャートである。 図４は、人の２次元骨格モデルの特定を概念的に示す図である。 図５は、骨格座標の推定を概念的に示す図である。 図６は、室内空間における気流の乱れを模式的に示す図である。 図７は、気流の乱れが抑制された後の室内空間を模式的に示す図である。 図８は、変形例に係る気流生成装置の外観図である。 図９は、変形例に係る気流生成装置の内部構造を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る気流制御システムの動作例２のフローチャートである。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。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、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。
　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。
　（実施の形態）
　［構成］
　まず、実施の形態に係る気流制御システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る気流制御システムの機能構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態に係る気流制御システムが備える気流生成装置の概略構成を示す図である。なお、図２は、室内空間５０を上方から見た図である。
　気流制御システム１０は、カメラ２０によって出力される室内空間５０の画像データを取得し、取得した画像データに基づいて室内空間５０の気流（図２において矢印で模式的に図示）を制御するシステムである。室内空間５０は、例えば、オフィス空間であるが、商業施設内の空間、または、住宅内の空間などのその他の施設内の室内空間であってもよい。図１及び図２に示されるように、気流制御システム１０は、カメラ２０と、制御装置３０と、気流生成装置４０とを備える。
　カメラ２０は、例えば、室内空間５０の天井または壁などに設置され、室内空間５０に位置する人を被写体として含む画像（複数の画像によって構成される動画像）を撮影する。また、カメラ２０は、撮影した画像の画像データを制御装置３０へ送信する。カメラ２０は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサを用いたカメラであってもよいし、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサを用いたカメラであってもよい。
　また、カメラ２０は、赤外線（赤外光）を検出することができるイメージセンサを用いたカメラであってもよい。つまり、カメラ２０は、赤外カメラであってもよい。これにより、カメラ２０は、室内空間５０が暗いときにも画像（赤外線画像）を撮影することができる。
　なお、気流制御システム１０は、カメラ２０を２台以上備えてもよい。例えば、１つのカメラ２０によって撮影される画像に人の体の一部しか映っていないような場合には、人の体全体の骨格座標（後述）を推定することは難しい。このような場合に、推定部３６は、２つのカメラ２０によって撮影された２つの画像それぞれから骨格座標を推定し、合成することで人の体全体の３次元骨格モデルを生成することができる。
　制御装置３０は、画像データをカメラ２０から受信し、受信した画像データに基づいて気流生成装置４０を制御する。制御装置３０は、例えば、室内空間５０が設けられる施設と同一の施設内に設置されるローカルコントローラ（つまり、エッジコンピュータ）であるが、施設外に設置されるサーバ装置（つまり、クラウドコンピュータ）であってもよい。制御装置３０は、通信部３１と、情報処理部３２と、記憶部３３とを備える。
　通信部３１は、制御装置３０がカメラ２０及び気流生成装置４０と通信するための通信モジュール（通信回路）である。通信部３１は、例えば、カメラ２０から画像データを受信し、気流生成装置４０へ制御信号を送信する。通信部３１によって行われる通信は、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。
　情報処理部３２は、通信部３１によって受信された画像の画像データを取得し、取得した画像データに基づいて気流生成装置４０を制御するための情報処理を行う。情報処理部３２は、具体的には、プロセッサまたはマイクロコンピュータによって実現される。情報処理部３２は、取得部３４と、特定部３５と、推定部３６と、制御部３７とを備える。取得部３４、特定部３５、推定部３６、及び、制御部３７の機能は、情報処理部３２を構成するプロセッサまたはマイクロコンピュータが記憶部３３に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。取得部３４、特定部３５、推定部３６、及び、制御部３７の機能の詳細については後述される。
　記憶部３３は、通信部３１によって受信された画像データ、及び、情報処理部３２が実行するコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部３３には、後述の機械学習モデル、及び、推定モデルなども記憶される。記憶部３３は、具体的には、半導体メモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などによって実現される。
　気流生成装置４０は、室内空間５０に設置され、室内空間５０に気流を形成する。気流生成装置４０は、送風ファン４１と、ルーバ４２とを備える。
　送風ファン４１は、回転することにより室内空間５０に気流を発生する。なお、気流生成装置４０は、送風ファン４１を複数備えてもよい。送風ファン４１の送風量（つまり、気流の強さ）は、制御装置３０から送信される制御信号に基づいて変更される。
　ルーバ４２は、気流の向きを変更するための構造体である。ルーバ４２は、言い換えれば、気流をガイドするガイド構造である。ルーバ４２は、例えば、制御装置３０によって送信される制御信号に基づいて姿勢（羽の角度）が変更される羽状の構造体である。
　なお、気流生成装置４０は、例えば、気流制御システム１０の専用装置であるが、気流生成装置４０として、あらかじめ室内空間５０に設置された換気装置または空気調和機などが流用されてもよい。
　［動作例１］
　次に、気流制御システム１０の動作例１について説明する。図３は、気流制御システム１０の動作例１のフローチャートである。
　制御装置３０の制御部３７は、気流生成装置４０を制御することにより、室内空間５０に所定の気流（図２において矢印で図示）を形成させる（Ｓ１１）。気流生成装置４０の制御は、通信部３１から気流生成装置４０へ制御信号が送信されることによって行われる。所定の気流は、送風ファン４１及びルーバ４２を制御することによって実現される。室内空間５０にどのような所定の気流を形成するかはあらかじめシミュレーション等によって定められる。なお、このシミュレーションは、室内空間５０に人が存在しないものとして行われ、室内空間５０に外乱がない（人がいない）場合には、所定の気流が維持される。
　制御装置３０の通信部３１は、室内空間５０の画像の画像データをカメラ２０から受信する（Ｓ１２）。情報処理部３２は、受信された画像データを記憶部３３に記憶する（Ｓ１３）。
　次に、取得部３４は、通信部３１によって受信され、かつ、記憶部３３に記憶された画像データを取得し（Ｓ１４）、特定部３５は、取得された画像データに基づいて、画像に映る人の２次元骨格モデルを特定する（Ｓ１５）。図４は、人の２次元骨格モデルの特定を概念的に示す図である。図４に示されるように、２次元骨格モデルは、画像に映る人の関節の位置（球体）をリンク（線）で結んだモデルである。２次元骨格モデルの特定には、既存の姿勢及び骨格の特定アルゴリズムが用いられる。
　次に、特定部３５は、特定された２次元骨格モデルから骨格座標（各関節の３次元座標データ）を特定する（Ｓ１６）。特定部３５は、例えば、機械学習モデルを用いて骨格座標を特定する。図５は、骨格座標の推定を概念的に示す図である。この機械学習モデルは、各関節の骨格座標が既知である２次元骨格モデルを学習データとし、骨格座標を教師データとする機械学習によってあらかじめ構築された学習モデルである。このような機械学習モデルは、２次元骨格モデルを入力としてその骨格座標（言い換えれば、３次元骨格モデル）を出力することができる。特定部３５は、動画像を構成する複数の画像（フレーム）のそれぞれを対象に骨格座標を特定することにより、骨格座標の時系列データを特定することができる。
　次に、推定部３６は、特定された骨格座標の時系列データから、画像に映る人の動きを推定する（Ｓ１７）。推定部３６は、推定結果に基づいて、人の歩行動作を検出する（Ｓ１８）。歩行動作は、特定動作の一例である。例えば、記憶部３３に、歩行動作が行われるときの関節の動きを学習した識別モデルが記憶されていれば、推定部３６は、骨格座標の時系列データを識別モデルに入力することにより、歩行動作を検出することができる。
　推定部３６は、例えば、骨格座標の時系列データから人の歩行の向きを推定する。また、推定部３６は、歩行の向きに加えて、歩行速度、及び、歩行時の上半身の揺れの量などを推定してもよい。
　次に、推定部３６は、推定された人の動きによって生じる気流の乱れを推定する（Ｓ１９）。ステップＳ１１で説明したように、室内空間５０に形成されている所定の気流は、室内空間５０に人がいないことを前提としたものであり、室内空間５０に位置する人の動きは外乱となる。図６は、室内空間５０における気流の乱れを模式的に示す図である。
　そこで、推定部３６は、歩行動作によって生じる気流の乱れを推定する（Ｓ１９）。推定部３６は、例えば、気流の向きと人の歩行の向きとの関係によって生じる気流の乱れを推定することができる所定の推定モデルを用いて気流の乱れを推定する。所定の推定モデルは、例えば、記憶部３３にあらかじめ記憶される。
　なお、気流の乱れの推定においては、歩行速度、及び、歩行時の上半身の揺れの量などがさらに用いられてもよい。気流の乱れは、歩行速度が大きいほど大きくなると推定され、歩行時の上半身の揺れの量が大きいほど大きくなると推定される。
　次に、制御部３７は、推定された気流の乱れが抑制されるように気流生成装置４０を制御する（Ｓ２０）。気流生成装置４０の制御は、通信部３１から気流生成装置４０へ制御信号が送信されることによって行われる。図７は、気流の乱れが抑制された後の室内空間５０を模式的に示す図である。
　制御部３７は、例えば、送風ファン４１の送風量、及び、ルーバ４２の姿勢を制御することにより、推定された気流の乱れが抑制され、所定の気流（所定の気流に近い気流）が維持されるように気流生成装置４０を動作させる。気流生成装置４０が複数の送風ファン４１を備える場合、制御部３７は、推定された気流の乱れが抑制されるように、複数の送風ファン４１の送風バランスを制御してもよい。また、複数の送風ファン４１には、通常時には停止している、気流の乱れを抑制するための補助的な送風ファン４１が含まれ、制御部３７は、補助的な送風ファン４１に、推定された気流の乱れを抑制するための気流（補正気流）を発生させてもよい。また、制御部３７は、よりシンプルに、歩行動作が検出されたときに、送風ファン４１の送風量を増大させることで気流の乱れを抑制してもよい。
　以上説明したように、気流制御システム１０は、室内空間５０における気流の乱れを抑制することができ、室内空間５０に所定の気流に近い気流を継続的に形成することができる。したがって、気流制御システム１０は、室内空間５０における塵埃または飛沫などの滞留を抑制することができる。
　［気流生成装置の変形例］
　次に、変形例に係る気流生成装置の構成と、このような気流生成装置を備える気流制御システムの動作例２について説明する。図８は、変形例に係る気流生成装置の外観図である。図９は、変形例に係る気流生成装置の内部構造を示す図である。
　図８及び図９に示されるように、変形例に係る気流生成装置６０は、会議室などの室内空間７０に設置されるデスク形の装置である。気流生成装置６０は、吸引ファン６１と、ルーバ６２と、本体部６３とを備える。気流制御システム１０（制御装置３０）は、このような気流生成装置６０を制御対象としてもよい。
　吸引ファン６１は、本体部６３に収容され、回転することにより、本体部６３上の空気を本体部６３内に引き込む気流（上方から下方へ向かう気流）を発生する。つまり、吸引ファン６１は、室内空間７０の空気を吸引する。これにより、気流生成装置６０は、会議室などの室内空間７０で生じる飛沫の飛散（舞い上がり）を抑制することができる。なお、気流生成装置６０は、吸引ファン６１を複数備えてもよい。吸引ファン６１の吸引量（つまり、気流の強さ）は、制御装置３０から送信される制御信号に基づいて変更される。
　ルーバ６２は、気流の向きを変更するための構造体であり、例えば、本体部６３内の吸引ファン６１よりも上方に配置される。ルーバ６２は、言い換えれば、気流をガイドするガイド構造である。ルーバ６２は、例えば、制御装置３０によって送信される制御信号に基づいて姿勢（羽の角度）が変更される羽状の構造体である。
　本体部６３は、吸引ファン６１及びルーバ６２を収容し、かつ、会議室を利用する人が机としても使用する構造体である。本体部６３の上面には、吸引ファン６１によって空気を本体部６３に吸引するための吸込口６３ａが設けられる、また、本体部６３の下方（人の足元）には、吸込口６３ａから吸い込まれた空気を排出するための排気口６３ｂが設けられる。なお、排気口６３ｂは、室内空間７０外につながるダクトに接続されていてもよい。つまり、室内空間７０外に排気が行われてもよい。
　このような気流生成装置６０は、机上の空気を吸い込み、足元から排出することで室内空間７０において空気を循環させる気流を形成することができる（図９において矢印で図示）。
　［動作例２］
　以下、このような気流生成装置６０を備える気流制御システム１０の動作について説明する。図１０は、気流制御システム１０の動作例２のフローチャートである。
　制御装置３０の制御部３７は、気流生成装置６０を制御することにより、室内空間７０に所定の気流（図９において矢印で図示）を形成させる（Ｓ２１）。制御装置３０の通信部３１は、室内空間７０の画像の画像データをカメラ２０から受信する（Ｓ２２）。情報処理部３２は、受信された画像データを記憶部３３に記憶する（Ｓ２３）。
　次に、取得部３４は、通信部３１によって受信され、かつ、記憶部３３に記憶された画像データを取得し（Ｓ２４）、特定部３５は、取得された画像データに基づいて、画像に映る人の２次元骨格モデルを特定する（Ｓ２５）。特定部３５は、特定された２次元骨格モデルから骨格座標（各関節の３次元座標データ）を特定する（Ｓ２６）。特定部３５は、動画像を構成する複数の画像（フレーム）のそれぞれを対象に骨格座標を特定することにより、骨格座標の時系列データを特定することができる。以上のステップＳ２１～Ｓ２６の動作は、動作例１のステップＳ１１～Ｓ１６と同様である。
　次に、推定部３６は、特定された骨格座標の時系列データから、画像に映る人の動きを推定し（Ｓ２７）、推定結果に基づいて、人の飛沫の排出動作（くしゃみ、咳など）を検出する（Ｓ２８）。飛沫の排出動作は、特定動作の一例である。例えば、記憶部３３に、飛沫の排出動作が行われるときの関節の動きを学習した識別モデルが記憶されていれば、推定部３６は、骨格座標の時系列データを識別モデルに入力することにより、飛沫の排出動作を検出することができる。
　次に、推定部３６は、飛沫の排出動作によって生じる気流の乱れを推定する（Ｓ２９）。推定部３６は、例えば、飛沫の排出動作によって所定の気流にどのような気流の乱れが生じるかを推定することができる所定の推定モデルを用いて気流の乱れを推定する。所定の推定モデルは、例えば、記憶部３３にあらかじめ記憶される。
　次に、制御部３７は、推定された気流の乱れが抑制されるように気流生成装置６０を制御する（Ｓ３０）。気流生成装置６０の制御は、通信部３１から気流生成装置６０へ制御信号が送信されることによって行われる。
　制御部３７は、例えば、吸引ファン６１の吸引量、及び、ルーバ６２の姿勢を制御することにより、推定された気流の乱れが抑制され、所定の気流（所定の気流に近い気流）が維持されるように気流生成装置６０を動作させる。気流生成装置６０が複数の吸引ファン６１を備える場合、制御部３７は、推定された気流の乱れが抑制されるように、複数の吸引ファン６１の吸引バランスを制御してもよい。また、複数の吸引ファン６１には、通常時には停止している、気流の乱れを抑制するための補助的な吸引ファン６１が含まれ、制御部３７は、補助的な吸引ファン６１に、推定された気流の乱れを抑制するための気流（補正気流）を発生させてもよい。また、制御部３７は、よりシンプルに、飛沫の排出動作が検出されたときに、吸引ファン６１の送風量（吸気量）を増大させることで気流の乱れを抑制してもよい。
　以上説明したように、気流制御システム１０は、室内空間７０における気流の乱れを抑制することができ、室内空間７０に所定の気流に近い気流を継続的に形成することができる。したがって、気流制御システム１０は、気流生成装置６０による空気の吸引を維持することで、室内空間７０における飛沫の飛散を抑制することができる。
　［その他の変形例］
　上記実施の形態では、特定動作として、歩行動作及び飛沫の排出動作が例示されたが、特定動作は、このような動作に限定されない。特定動作は、例えば、人が自身または他の人を団扇であおぐ動作などであってもよい。
　また、気流制御システム１０は、複数種類の特定動作を検出してもよい。例えば、気流生成装置４０を備える気流制御システム１０は、歩行動作、飛沫の排出動作、及び、団扇であおぐ動作のいずれかが検出されたときに、気流の乱れを抑制するように気流生成装置４０を制御してもよい。
　［効果等］
　以上説明したように、気流制御システム１０は、気流生成装置４０によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間５０（または室内空間７０）の画像データを取得する取得部３４と、取得された画像データに基づいて、人の骨格座標を特定する特定部３５と、特定された骨格座標の時系列データに基づいて、人の動きを推定する推定部３６と、推定された人の動きによって生じる気流の乱れが抑制されるように気流生成装置４０（または気流生成装置６０）を制御する制御部３７とを備える。
　このような気流制御システム１０は、室内空間５０における気流の乱れを抑制することができる。言い換えれば、気流制御システム１０は、室内空間に形成された気流の維持を図ることができる。
　また、例えば、推定部３６は、人の動きを推定することにより、人の特定動作を検出し、制御部３７は、特定動作が検出されたときに、特定動作によって生じる気流の乱れが抑制されるように気流生成装置４０を制御する。
　このような気流制御システム１０は、特定動作によって生じる気流の乱れを抑制することができる。
　また、例えば、特定動作は、歩行動作である。
　このような気流制御システム１０は、歩行動作によって生じる気流の乱れを抑制することができる。
　また、例えば、特定動作は、飛沫の排出動作である。
　このような気流制御システム１０は、飛沫の排出動作によって生じる気流の乱れを抑制することができる。
　また、例えば、取得部３４は、赤外カメラによって撮影された画像の画像データを取得する。
　このような気流制御システム１０は、赤外カメラによって撮影された画像の画像データに基づいて、室内空間５０が暗い時でも人の骨格座標を特定することができる。
　また、気流制御システム１０などのコンピュータによって実行される気流制御方法は、気流生成装置４０によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間５０の画像データを取得する取得ステップと、取得された画像データに基づいて、人の骨格座標を特定する特定ステップと、特定された骨格座標の時系列データに基づいて、人の動きを推定する推定ステップと、推定された人の動きによって生じる気流の乱れが抑制されるように気流生成装置４０を制御する制御ステップとを備える。
　このような気流制御方法は、室内空間５０における気流の乱れを抑制することができる。言い換えれば、気流制御方法は、室内空間に形成された気流の維持を図ることができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態に係る気流制御システム、及び、気流制御方法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。
　また、上記実施の形態では、気流制御システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。例えば、気流制御システムは、制御装置に相当する単一の装置として実現されてもよい。気流制御システムが複数の装置によって実現される場合、気流制御システムが備える各構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　また、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。
　また、上記実施の形態において、各構成要素は、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。
　また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、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。
　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。例えば、本発明は、上記実施の形態の気流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憶された、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。
　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。
　１０　気流制御システム
　２０　カメラ
　３０　制御装置
　３１　通信部
　３２　情報処理部
　３３　記憶部
　３４　取得部
　３５　特定部
　３６　推定部
　３７　制御部
　４０、６０　気流生成装置
　４１、６１　送風ファン
　４２、６２　ルーバ
　５０、７０　室内空間
　６３　本体部
　６３ａ　吸込口
　６３ｂ　排気口

Claims (7)

  1. 　気流生成装置によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間の画像データを取得する取得部と、
    　取得された前記画像データに基づいて、前記人の骨格座標を特定する特定部と、
    　特定された前記骨格座標の時系列データに基づいて、前記人の動きを推定する推定部と、
    　推定された前記人の動きによって生じる前記気流の乱れが抑制されるように前記気流生成装置を制御する制御部とを備える
    　気流制御システム。
  2. 　前記推定部は、前記人の動きを推定することにより、前記人の特定動作を検出し、
    　前記制御部は、前記特定動作が検出されたときに、前記特定動作によって生じる前記気流の乱れが抑制されるように前記気流生成装置を制御する
    　請求項１に記載の気流制御システム。
  3. 　前記特定動作は、歩行動作である
    　請求項２に記載の気流制御システム。
  4. 　前記特定動作は、飛沫の排出動作である
    　請求項２に記載の気流制御システム。
  5. 　前記取得部は、赤外カメラによって撮影された画像の前記画像データを取得する
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の気流制御システム。
  6. 　気流生成装置によって気流が形成され、かつ、人が位置する室内空間の画像データを取得する取得ステップと、
    　取得された前記画像データに基づいて、前記人の骨格座標を特定する特定ステップと、
    　特定された前記骨格座標の時系列データに基づいて、前記人の動きを推定する推定ステップと、
    　推定された前記人の動きによって生じる前記気流の乱れが抑制されるように前記気流生成装置を制御する制御ステップとを備える
    　気流制御方法。
  7. 　請求項６に記載の気流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。
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