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　从图像中进行人影抽样时，一般采用找出与其它图像部分的不同特征，进行2值化处理。在空调空间中拍摄的红外图像中，人的温度要比周围物体(发热设备除外)高。因此，如果将人的表面温度范围的下限值以及上限值作为阈值进行2值化，可仅从热图像中抽出人影的部分，根据该部分的占有面积来推测人数。决定该阈值时，考虑了室内气温与测量范围这两个主要影响因素。

　　人的体温(体深部)一般为36℃左右，即使气温变化也几乎恒定不变。但是，手、脚以及脸等的表面温度会根据气温的变化而变化(参照图5)。当然，穿衣量也因气温而不同，人体外露部的表面温度随环境温度的变化而变化。像普通的写字楼事务所那样全年气温及穿衣量变化不大的环境下，人体表面温度特定在某一范围内，可采用固定阈值。但是在像大阪DOME这样的大空间中测量时，室内气温往往随外部气温变化，全年来看，室内温度变化范围一般在10qE左右。在如此大的气温变化环境下，必须按当时的气温改变阈值，否则难以进行可靠的人影抽样。

　　影响阈值的另一要因——测量距离包括空间分辨能力的影响以及大气吸收的影响。如果测量距离长，每个像素的测量范围变大，人与背景部分的温度被平均输出。其结果，人体外露部表面温度呈下降之势。

　　大气中红外线吸收造成的衰减也随测量距离的增加而增加，使外露人体表面温度下降。因此，在测量距离短时，必须将阈值设高，测量距离长时，阈值设低。

　　为了对此类气温与测量距离产生的影响进行定量调查，在实际现场进行了数据收集，并就与阈值的关系进行了分析。其结果如图6及图7所示。图中的所谓阈值是指气温与人体表面温度的温度差。用其定量调查的结果，导出了阈值计算公式。式中以每次测量时的气温以及预先求得的各摄像机的测量距离为参变量。通过使用这一计算公式，实现了随气温变化的可靠的人影抽样。

3．3．3空调控制用数据的计算

　　空调控制需要各控制对象空调区的人数数据。由于使用了长距离广角图像，所以1幅图像中含有3~5个区的控制对象。图像处理装置按照控制用计算机传来的数据库选择各空调区的图像处理区域，根据阈值计算抽出人影部分的面积。以该数据为基础，在控制用计算机上进行拍摄角度死角的补充，按照座席数据等计算各空调控制对象的观众上座率以及估算人数，并将数据发送至空调中央监控机。在控制用计算机的显示器上同时显示各空调控制对象区域的人数以及总人数。

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