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從圖像中進行人影抽樣時，一般采用找出與其它圖像部分的不同特征，進行2值化處理。在空調空間中拍攝的紅外圖像中，人的溫度要比周圍物體(發熱設備除外)高。因此，如果將人的表面溫度范圍的下限值以及上限值作為閾值進行2值化，可僅從熱圖像中抽出人影的部分，根據該部分的占有面積來推測人數。決定該閾值時，考慮了室內氣溫與測量范圍這兩個主要影響因素。
人的體溫(體深部)一般為36℃左右，即使氣溫變化也幾乎恒定不變。但是，手、腳以及臉等的表面溫度會根據氣溫的變化而變化(參照圖5)。當然，穿衣量也因氣溫而不同，人體外露部的表面溫度隨環境溫度的變化而變化。像普通的寫字樓事務所那樣全年氣溫及穿衣量變化不大的環境下，人體表面溫度特定在某一范圍內，可采用固定閾值。但是在像大阪DOME這樣的大空間中測量時，室內氣溫往往隨外部氣溫變化，全年來看，室內溫度變化范圍一般在10qE左右。在如此大的氣溫變化環境下，必須按當時的氣溫改變閾值，否則難以進行可靠的人影抽樣。
影響閾值的另一要因——測量距離包括空間分辨能力的影響以及大氣吸收的影響。如果測量距離長，每個像素的測量范圍變大，人與背景部分的溫度被平均輸出。其結果，人體外露部表面溫度呈下降之勢。
大氣中紅外線吸收造成的衰減也隨測量距離的增加而增加，使外露人體表面溫度下降。因此，在測量距離短時，必須將閾值設高，測量距離長時，閾值設低。
為了對此類氣溫與測量距離產生的影響進行定量調查，在實際現場進行了數據收集，并就與閾值的關系進行了分析。其結果如圖6及圖7所示。圖中的所謂閾值是指氣溫與人體表面溫度的溫度差。用其定量調查的結果，導出了閾值計算公式。式中以每次測量時的氣溫以及預先求得的各攝像機的測量距離為參變量。通過使用這一計算公式，實現了隨氣溫變化的可靠的人影抽樣。
3．3．3空調控制用數據的計算
空調控制需要各控制對象空調區的人數數據。由于使用了長距離廣角圖像，所以1幅圖像中含有3~5個區的控制對象。圖像處理裝置按照控制用計算機傳來的數據庫選擇各空調區的圖像處理區域，根據閾值計算抽出人影部分的面積。以該數據為基礎，在控制用計算機上進行拍攝角度死角的補充，按照座席數據等計算各空調控制對象的觀眾上座率以及估算人數，并將數據發送至空調中央監控機。在控制用計算機的顯示器上同時顯示各空調控制對象區域的人數以及總人數。
