CN108024703B - 自动眼镜测量和指定规格 - Google Patents

Abstract

一种用于自动眼镜测量和指定规格的系统，包括：由用户携带的至少一个移动传感器；值测量器，所述值测量器与所述至少一个移动传感器通信并被构造为使用所述至少一个移动传感器来测量多个值；行为指数导出器，所述行为指数导出器与所述值测量器通信并被构造为使用所测量的值来导出与所述用户有关的至少一个行为指数；以及眼镜规格生成器，所述眼镜规格生成器与所述行为指数导出器通信并且其被构造为使用导出的所述至少一个行为指数来生成针对所述用户的眼镜规格。

Description

自动眼镜测量和指定规格

技术领域

本发明涉及眼镜测量和指定规格的方法和系统。

背景技术

对于目前使用的方法，通常眼镜规格(specification)和镜片规格特别依赖于手动选择，这需要顾客或眼镜店员工的积极参与，并且往往不能满足客户的实际需求。

眼镜店或者提供的选择太多，或者只提供很少的选择。顾客经常不知道自己要寻找什么。特别是，顾客不会倾向于花太多时间了解镜片类型和镜片选项。因此，顾客最终会选择错误类型的镜片，例如商店推广的镜片类型，但不一定适合他们的实际需求。

镜片的特点和镜片与处方的相容性决定了购买眼镜时的视觉清晰度，而且实际上是购买眼镜整个过程中最重要的部分。然而，在大多数情况下，顾客都匆忙完成镜片选择过程。

事实上，随着现代眼镜行业必须提供的可选特点的数量不断增加，对通用眼镜和特殊镜片的特点进行选择对于顾客和眼镜行业工作者来说都已经成为更具挑战性的任务。

美国专利号7980692公开了一种用于选择和/或设计眼镜片的技术。该公开的技术涉及为穿戴者开处方和/或分配眼镜片，例如渐进多焦点镜片。镜片的使用信息从穿戴者获得并被输入到编程的计算机中。编程的计算机处理镜片使用信息，以分别为一个或多个生活方式分数类别中的每一个提供单独的加权生活方式分数，使得每一个加权的生活方式分数是根据相应生活方式分数类别与至少一个眼镜片设计特点之间预定关系的函数。然后编程的计算机使用一个或多个加权生活方式分数来选择或设计眼镜片，使得所选择或设计的眼镜片具有至少一个镜片设计特点，该镜片设计特征已经使用一个或多个加权的生活方式分数来定制。

发明内容

本领域需要基于用户的特定行为特征为用户设计眼镜的新颖系统和方法。从用户设计或选择眼镜规格的常规技术通常依赖于用户输入的信息(其由眼镜商店的人员通过口头询问用户而提供或者以书面形式提供，例如由用户填写问卷)。然而，由用户提供的这种数据通常不足够和/或不准确。这导致用于用户和/或用户可能通常参与的多个活动的优化眼镜规格的设计不足，和/或导致用于确定为用户推荐的眼镜的各个方面/特征(例如，推荐的框架类型、要使用的镜片涂层和/或滤光片的类型和/或期望的镜片材料、以及特定的眼镜片设计)的信息不完整，其中为用户推荐的眼镜的各个方面/特征应匹配用户参与的活动环境和气候及光条件。

为此，本发明提供了一种新颖技术，其通过利用由用户携带的一个或多个移动传感器来监视用户的行为来生成为用户的推荐眼镜规格。本发明的技术利用了这样一个事实，即当前大多数用户携带移动设备，例如通常包括多个传感器和/或数据连接模块的手机和/或智能服装。本发明的技术通过提供可以在用户的移动设备上和/或连接到服务器系统上和/或其组合上实现的新颖系统和方法来进一步利用这一事实。根据本发明的系统和方法适合于获得由至少一个或多个移动传感器测量的值，并处理这些值以确定用户的行为、其活动和持续时间、用户正在经历的天气和光条件以及他在这些活动中所处的环境，并利用这些数据来确定为用户特别定制的一个或多个推荐的眼镜规格。这一切都可以在没有任何来自用户的干预或数据输入(可能有偏差)的情况下可靠地实现。

因此，根据本发明的一个广泛的方面，提供了一种用于自动眼镜测量和指定规格的系统。系统包括用户携带的至少一个移动传感器或与其相关联；并且还包括值测量器，该值测量器与至少一个移动传感器通信并且被构造为使用至少一个移动传感器来测量多个值。另外，系统包括行为指数导出器，该行为指数导出器与值测量器通信，并被构造为使用测量值导出指示眼睛使用的至少一个行为指数。

系统可以可选地执行/安装在用户的移动设备上。

根据本发明的一些实施方式，至少一个移动传感器包括通常由用户携带的传感器。传感器可以至少包括提供指示用户的活动/运动的感测数据的加速度计。

附加地或可替代地，至少一个移动传感器至少包括适于提供指示用户的位置的数据的定位模块。系统还可以包括数据提供器模块，该数据提供器模块被构造并且可操作以用于通过数据网络连接到数据服务，以确定由定位传感器确定的用户位置处的光条件和天气条件中的至少一个。

在一些实施方式中，值测量器适于利用至少一个移动传感器并且可选地利用数据提供器模块来确定指示以下指标中的至少一个的数据：

-指示用户的室内或室外环境的环境数据；

-用户所在位置的光条件；

-用户所在位置的天气条件；

-用户的运动。

在一些实施方式中，系统适于以间隔开的时间间隔启动至少一个移动传感器，以便降低移动传感器的能量消耗。

根据一些实施方式，行为指数导出器适于在某个行为监视时间段期间监视用户的行为，以确定指示在所述某个行为监视时间段期间用户的行为特征的至少一个行为指数。为此，行为指数导出器可以适于利用在行为监视时间段期间以间隔开的时间间隔从至少一个移动传感器获得的感测数据；处理感测数据以确定与相应时间间隔时用户的行为特征有关的低级别指标；以及在处理监视时间段期间处理与多个时间间隔有关的低级别指标以确定指示用户的行为特征的至少一个行为指数。

根据一些实施方式，行为指数导出器适于在行为监视时段期间确定指示用户的以下行为特征中的一个或多个的一个或多个行为指数：

-用户所暴露的光条件；

-用户参与的活动类型和持续时间。

根据本发明的一些实施方式，系统还包括眼镜规格生成器，该眼镜规格生成器与行为指数导出器进行通信，并且被构造为基于导出的至少一个行为指数为用户生成眼镜规格。例如，眼镜规格生成器被构造为用于并且可操作用于生成眼镜规格，使得眼镜规格包括指示用于用户的至少一个推荐的眼镜的数据，该数据包括以下中的一个或多个：

-指示基于用户的行为特征适合于用户的至少一个光学镜片设计的数据；

-指示基于用户的行为特征而选择的一个或多个镜片涂层的数据；

-指示以下中的至少一个的数据：眼镜框架类型和镜片材料；并且其中眼镜框架类型和镜片材料中的至少一个是基于用户的行为特征来选择的。

为此，系统可以被构造为用于并且可操作用于监视用户的行为并且生成用户的眼镜规格，而不需要来自用户的数据输入或用户的参与(即，用户可以在该过程中是被动的)。

根据本发明的一些实施方式，系统还包括眼镜制造规格生成器，其被构造为用于并且可操作用于利用眼镜规格和表示用户的视力处方和用户的脸部结构中的至少一个的个人用户数据，以及基于眼镜规格和个人数据生成用于为用户制造至少一副眼镜的眼镜制造规格。

在一些情况下，眼镜制造规格生成器适于接收指示用户的至少一些个人数据的用户输入数据。

根据本发明的又一广泛的方面，提供了一种用于自动眼镜测量的方法。所述方法包括以下步骤：

a)测量从用户携带的至少一个移动传感器获得的值；和

b)使用所接收的数据处理所测量的值并导出指示眼睛使用的至少一个行为指数。

根据一些实施方式，值的测量包括从至少一个移动传感器获得所测量的值，移动传感器包括以下中的至少一个：

-加速度计，其提供指示用户的活动的感测数据；

-定位模块，其适于提供指示用户的位置的数据；并且其中系统包括数据提供器模块，该数据提供器模块被构造为用于并且可操作用于通过数据网络连接到数据服务以确定由定位传感器确定的用户的位置处的光条件和天气条件中的至少一个。

根据一些实施方式，测量包括利用数据提供器模块来确定指示以下指标中的至少一个的数据：

-指示用户的室内或室外环境的环境数据；

-用户所在位置处的光条件；

-用户所在位置处的天气条件。

根据一些实施方式，方法包括以间隔开的时间间隔启动至少一个移动传感器，以便减少移动传感器的能量消耗。为此，导出至少一个行为指数可以基于在间隔开的时间间隔期间测量的值。

根据一些实施方式，方法包括处理所测量的值以确定与相应时间间隔时用户的行为特征有关的低级别指标。然后处理与多个时间间隔有关的低级别指标，以确定指示在多个时间间隔上的行为监视时段期间用户的行为特征的至少一个行为指数。

在一些实施方式中，至少一个行为指数包括在行为监视时段期间确定指示用户的以下行为特征中的一个或多个的一个或多个行为指数：

-用户被暴露的光条件；

-用户参与的活动类型和持续时间。

在一些实施方式中，方法进一步包括基于从至少一个移动传感器获得的测量值而导出的至少一个行为指数来生成用于用户的眼镜规格。

根据本发明的又一广泛的方面，提供了一种非瞬时计算机可读介质，骑上存储有用于执行自动眼镜测量的步骤的计算机处理器可执行指令，所述步骤包括：

a)测量从由用户携带的至少一个移动传感器获得的值；以及

b)使用所接收的数据处理所测量的值并且导出与用户的眼睛使用有关的至少一个行为指数。

在一些实施方式中，步骤进一步包括基于所生成的眼镜规格来生成眼镜制造规格。

根据另外的实施方式，本发明的系统或方法可以被构造为服务器系统/方法以及可以服务器系统/方法操作，该服务器系统/方法被构造为用于并且可操作用于连接(例如，经由无线通信)到通常由用户携带并适于监视用户行为的移动设备/传感器，并且向用户确定眼镜规格，其中监视用户行为是通过从移动传感器/设备获得的读数/数据来进行。

为此，根据本发明的又一个广泛的方面，提供了一种用于自动眼镜测量和指定规格的系统，系统包括：数据接收器，被构造为接收从使用由用户携带的至少一个传感器测量的多个值而生成的数据；以及眼镜规格生成器，其与数据接收器通信，并被构造为使用所接收的数据为用户生成眼镜规格。

根据一些实施方式，系统还包括行为指数导出器，其被构造为使用所接收的数据来导出与用户有关的至少一个行为指数。眼镜规格生成器进一步被构造成使用导出的至少一个行为指数来生成眼镜规格。

在一些情况下，系统还包括GUI管理器，其被构造为在GUI(图形用户接口)中向用户呈现关于用户并且基于所测量的值的至少一个行为指数。

根据一些实施方式，系统还包括眼镜制造规格生成器，其被构造为用于并且可操作用于利用眼镜规格和指示用户的视力处方和用户的脸部结构中的至少一个的个人用户数据。眼镜制造规格生成器适于基于眼镜规格和个人用户数据以预定的制造机器可读格式来生成眼镜制造规格文件。

在一些实施方式中，系统还包括值测量器，其被构造为使用用户携带的至少一个传感器来测量值。

根据本发明的又一广泛的方面，提供了一种用于自动眼镜测量和指定规格的方法，该方法包括以下步骤：

a)接收使用用户携带的至少一个传感器测量的多个值而生成的数据；以及

b)使用所接收的数据为用户生成眼镜规格。

在某些情况下，该方法还包括使用所接收的数据导出与用户有关的至少一个行为指数的步骤。为此，可以使用导出的至少一个行为指数来执行眼镜规格的生成。

在某些情况下，方法还包括基于所生成的眼镜规格来生成眼镜制造规格的步骤。

可替代地或另外地，方法包括将基于所生成的眼镜规格的信息传送给远程方，由此可以生成制造规格。

在一些情况下，方法还包括来自用户携带的至少一个传感器的值。传感器可以至少包括运动传感器，该运动传感器提供指示用户运动的感测数据。方法还可以包括基于所测量的值来确定用户的活动。方法可以进一步包括利用指示用户位置的数据通过连接到网络数据服务来确定用户所在位置处的光条件和天气条件中的至少一个。

在一些实施方式中，从用户的移动设备获得的和/或与用户的移动设备相关的值中的至少一个与以下指标中的至少一个有关：

-指示用户的室内或室外环境的环境数据；

-用户所在位置的光条件；

-用户所在位置的天气条件；

-用户的运动。

根据一些实施方式，生成眼镜规格包括指示用户的至少一个推荐的眼镜的数据，该数据包括以下中的一个或多个：

-指示基于用户的行为特征而适合用户的至少一个光学镜片设计的数据；

-指示基于用户的行为特征而选择的一个或多个镜片涂层的数据；

-指示以下中的至少一个的数据：眼镜框架类型和镜片材料；并且其中眼

镜框架类型和镜片材料中的至少一个是基于用户的行为特征来选择的。

为此，本发明的方法/技术通过监视用户的行为来提供眼镜规格的生成，而不需要来自用户的数据输入。

根据某些实施方式，方法进一步包括通过执行以下操作来生成眼镜制造规格：接收输入数据，该输入数据包括指示用户的视力处方和用户的脸部结构中的至少一个的个人用户数据；并且利用眼镜规格和个人用户数据来生成眼镜制造规格。

根据本发明的又一方面，提供了一种非瞬时计算机可读介质，其上存储有用于执行自动眼镜测量和指定规格的步骤的计算机处理器可执行指令，所述步骤包括：

a)从使用由用户携带的至少一个传感器测量的多个值而生成的数据；以及

b)使用所接收的数据为用户生成眼镜规格。

在一些情况下，计算机可读介质包括可执行指令，该可执行指令用于使用所接收的数据来导出与用户有关的至少一个行为指数，其中使用导出的至少一个行为指数来执行用户眼镜规格的生成。可替代地或另外地，计算机可读介质包括用于接收数据的可执行指令，该数据指示与用户有关并且使用测量值导出的至少一个行为指数。

在一些实施方式中，计算机可读介质还包括用于基于所生成的眼镜规格生成以预先限定的制造机器可读格式的文件的可执行指令。

除非另外定义，否则本文使用的所有技术和科学术语与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同。本文提供的材料、方法和示例仅是说明性的而不是限制性的。

本发明的方法和系统的实施涉及手动、自动或其组合地执行或完成某些选定的任务或步骤。

此外，根据本发明的方法和系统的优选实施方式的实际仪器和设备，可以通过硬件、或在任何固件的任何操作系统上的软件、或其组合实现若干选定的步骤。

例如，作为硬件，本发明的选定步骤可以被实现为芯片或电路。作为软件，本发明的选定步骤可以被实现为由计算机使用任何合适的操作系统执行的多个软件指令。在任何情况下，本发明的方法和系统的选定步骤可被描述为由数据处理器(例如用于执行多个指令的计算平台)执行。

附图说明

为了更好地理解本文公开的主题并且举例说明其在实践中如何实施，现在将仅通过非限制性示例并参照附图来描述实施方式，其中：

图1A和图1B是示意性地示出根据本发明的两个示例性实施方式的用于自动眼镜测量和指定规格的示例性系统的框图；

图2A是示意性地示出根据本发明示例性实施方式的用于自动眼镜测量和指定规格的示例性方法的流程图；

图2B是示意性示出根据本发明的实施方式的用于自动眼镜测量和指定规格的另一示例性系统的框图；

图2C是例示在用户的行为监视时段期间的在若干传感器启动时间间隔中从用户的移动设备的某些传感器获得的数据的表；

图2D是示意性地示出根据本发明的实施方式的用于处理感测数据以导出表征用户行为的行为指数的方法的流程图；

图3A和图3B是示意性地图示根据本发明的示例性实施方式的用于自动眼镜测量和指定规格的系统的操作的框图，其中图3A示出了用于基于感测数据导出用户的行为特征的系统的操作，以及图3B示出了基于用户的行为特征并且可选地还基于指示用户的视力处方和/或脸部参数的用户输入数据确定眼镜规格并且可选地确定眼镜生产规格；

图4A至4D是根据本发明的示例性实施方式的以图形方式示出与不同活动类型相关的加速度计信号的四个简化图；

图5A是示意性地示出根据本发明的示例性实施方式的太阳眩光估计的计算的第一框图；

图5B是示意性地示出根据本发明的示例性实施方式的太阳眩光估计的计算的第二框图；

图6A至6E示出了用户的示例性参考PAL镜片设计数据和行为活动的表以及基于这些表选择和/或设计的PAL镜片的图形说明。

为了清楚起见，在本申请的所有附图中，本发明具有相同功能的类似模块和/或元件和/或方法步骤和/或特征由相同的附图标记表示。此外，在本发明的附图中，可选特征和/或模块和/或功能由虚线标记。

具体实施方式

这里仅通过示例并参照附图来描述本发明。现在具体参照附图详细说明，强调的是，所示的细节仅作为示例，并且仅出于对本发明的优选实施方式的说明性讨论的目的，并且被呈现以便提供被认为是本发明的原理和概念方面的最有用和容易理解的描述。基于附图的描述使得本领域普通技术人员明白如何在实践中实施本发明的几种形式。

本实施方式包括用于自动眼镜测量和指定规格的系统和方法。

现代眼镜尤其是光学镜片具有多种特征，可以对其进行选择以最佳符合不同客户的不同需求，比如说，例如防眩光涂层、防雾涂层等不同类型的涂层。

事实上，对用于光学眼镜、太阳眼镜等的镜片的特征进行细致选择有可能显著提高任何眼镜穿戴者的生活质量。

然而，在眼镜店，顾客仍然或者被提供太多的选择，或者没有被给予足够的选择。特别是，当涉及镜片及其特点时，客户自己经常不知道要寻找什么。事实上，客户不会花费太多时间来了解镜片类型和组成镜片规格的特征。

因此，许多客户最终使用具有令人不满意的镜片的眼镜，尤其是当镜片缺乏更适合特定客户需求的特点时。

本发明的示例性实施方式引入一种被动地(即，没有用户积极参与所采取的任何测量)了解用户的生活方式、工作环境等的方法，其基于使用在一段时间(例如一个工作日、一周、或数小时(如一个或多个小时))内由用户携带的一个或多个移动传感器测量的值。

例如，该方法可以使用通常安装在现代智能手机(例如GPS接收器、一个或多个加速度计、照相机等)上的一个或多个传感器，并且使用由这些传感器测量的值导出表征该智能手机的用户的一个或多个行为指数，如在下文中进一步详细描述的。

导出的行为指数可以涉及用户的行为的一个或多个方面–例如涉及用户的运动或身体活动(驾驶、坐着、滑雪)，涉及用户花费其时间的环境(例如用户暴露于从计算机屏幕发射的蓝光、用户暴露在太阳炫光下等)。

基于导出的行为指数，所述方法自动为用户生成眼镜规格，如下文进一步详细描述的。

因此，在第一示例中，基于用户的位置使用温度传感器或远程(在线)天气服务导出的其中一个行为指数指示在用户工作日期间，用户(例如工人)经历了可能导致用户眼镜雾化的频繁的温度变化。

因此，在该示例性方法中，为用户生成的眼镜规格包括用于为用户制造的眼镜的镜片上的防雾涂层。

在第二个示例中，基于一个或多个加速度计测量的值，其中一个行为指数指示用户参与了频繁且大量的身体活动(比如运动)。

因此，为用户生成的眼镜规格包括：镜片上的防刮涂层或由耐用材料制成的镜片，以用于防止用户在大量的身体活动期间当用户的镜片跌落时刮擦或弄碎镜片；和连接到眼镜(比如框架眼镜)的弹性带等，如在下文进一步详细描述的。

因此，潜在地，在本实施方式中，通过在眼镜规格的自动生成中考虑被动了解的且至今被忽略的行为方面，由于被动了解从由传感器测量的值，眼镜规格可以更好地适合用户的需求。

此外，在本实施方式中，眼镜规格可以以与临床或光学测试设置不同的自然方式生成，其中用户仅需要以大多数用户的日常方式携带其智能手机、平板电脑、或可穿戴设备(比如智能手表)。

此外，在示例性方法中，所生成的眼镜规格也可以被传送给远程方(例如眼镜或镜片的光学制造商)。

因此，在一个示例中，所生成的眼镜规格被存储在制造机器(或机器阵列)可读的格式文件中，例如制造机器的输入文件等，如下文进一步详细描述的。

参考附图和附图说明可以更好地理解根据本发明的设备、方法和计算机可读存储器的原理和操作。

在详细解释本发明的至少一个实施方式之前，应当理解的是，本发明的应用不限于以下描述中阐明的或附图中示出的部件的构造和布置的细节。

本发明能够具有其他实施方式或以各种方式实践或执行。而且，应当理解的是，本文使用的措辞和术语是为了描述的目的，而不应被认为是限制性的。

现在参考图1A和图1B，图1A和图1B是示意性示出根据本发明的示例性实施方式的自动眼镜测量和指定规格的系统1000(设备/装置)的构造的框图。

根据本发明的特定示例性实施方式，用于自动眼镜测量和指定规格的系统可以部分地或全部地在移动设备上实现，移动设备诸如智能手机、平板电脑、用户可穿戴设备(例如

Watch等，如本领域已知的)和/或其可以分布于用户可能使用的一个或多个移动设备和服务器计算机/系统之间。

例如，图1A中所示的系统1000可以完全在移动设备1010上实现。图1B中所示的系统1000被实现为包括两个子系统的分布式系统：子系统1001，其在用户的移动设备1010上实现，并且被构造为并且至少可操作以用于从移动设备所包括的或与其相关的传感器获取感测数据，并且可选地还处理感测数据以确定指示用户行为的数据(例如以行为指数的形式，如在下文详细说明的)；以及子系统1002，子系统1002在远程/服务器系统1020上实现，远程/服务器系统1020可经由有线或无线通信连接到子系统1001并且适合于接收和处理从子系统1001获得的感测数据或行为指数以确定适合用户的眼镜规格，并且可能还确定其制造规格。

系统1000通常包括或关联于计算机处理器，并且可以进一步包括或关联于一个或多个移动传感器100，移动传感器100将由用户携带一个或多个小时、一天或多天、一周或多周等的不一定连续的时间段。

系统1000可以部分地或全部地实施在软件或硬件部件中，软件或硬件部件是移动设备上的部分或可安装在移动设备上。应当理解，在本申请的上下文中，短语“移动设备”可以指任何现代移动设备，诸如智能手机或平板电脑(例如Apple iPhone^TM)、智能服装或其他可穿戴电子设备，这些移动设备可包括或可连接到一个或多个传感器，并且通常还包括适合于传送来自移动设备的数据的数据通信模块，以及可选地还包括能够处理和/或存储数据的一个或多个处理器和/或计算机存储器。为此，系统1000可以包括安装在移动设备1010本身上的一个或多个传感器100(例如通常安装在现代移动设备(诸如智能手机、平板电脑、智能服装、可穿戴电子设备)上的传感器)、一个或多个由用户穿戴并且通过有线或无线连接等连接到移动设备1010的移动传感器100(例如集成在智能服装中的传感器)、或其任何组合，如本领域已知的。

如智能移动设备领域中已知的，移动设备1010可以进一步包括其他硬件部件和软件部件。例如，设备1010可以包括用于无线到另一个设备或无线网络(诸如无线局域网(WLAN)、移动电话网络等)的通信硬件部件和软件部件(比如驱动器和通信卡)，如本领域已知的。

因此，系统1000包括移动设备的计算机处理器和一个或多个附加部分/模块，如下文中进一步详细描述的，例如图1A中标记为101、102和103的模块和图1B的子系统1001中的模块101、102和105以及子系统1002中的模块210、102和103。

附加部分/模块可以被实现为软件模块、硬件模块或固件模块，例如通过嵌入在有形存储器中并包括可由计算机处理器执行的计算机可读指令的的软件应用程序，以使处理器执行在下文中进一步详细说明的其中一种方法中的步骤。

例如，模块101-103可以实现为计算机应用程序，例如可安装在移动设备1010上的应用程序(例如可以从适当的在线应用程序商店下载到用户的移动设备1010的智能手机/平板电脑应用程序(例如，当移动设备1010是时，应用程序来自苹果的AppStore))。模块210、102和103可以实现为可安装在远程服务器系统1020上的软件模块、硬件模块或固件模块。

通常，系统1000被构造为用于并且可操作用于监视在特定监视时间段内移动设备的用户的行为(例如，监视时间段可以是预先限定的时间段，诸如几天/周/月)以确定和表征用户的行为并生成与所识别的用户行为相匹配的眼镜规格。

可选地，如上所述的监视会话通常持续但不一定持续至少几天的监视时间段是由一个或多个预先限定事件的发生来触发的。例如，用于开始用户行为监视会话的预先限定事件可由用户发起，例如，经由用户接口模块UI，用户接口模块UI可选地包括在系统1000或子系统1001中并且被构造为用于并且可操作用于接收用户指令以监视其行为。可替代地或附加地，用于开始用户的行为监视会话的预先限定事件可以被调度为操作每个预先限定的时间段，例如在几个月内一次(例如，每三个月一次)。这可以由可以包括在系统1000中的可选调度器模块SCHD发起。

正如移动设备领域的技术人员将认识到的那样，移动传感器的操作通常相对耗能。因此，根据本发明的一些实施方式，系统1000或至少传感器100在执行监视会话的监视时间段期间不连续地操作。相反，根据本发明的一些实施方式，为了节约电池，系统1000或与操作一个或多个传感器相关联的其至少一些模块是周期性地执行的，例如以预定的时间间隔/时隙(例如以每几分钟的间隔，例如每五分钟)执行，由此每个时间间隔可以包括移动设备1010的传感器的仅几秒到几十秒的操作。由于至少一些传感器不需要连续操作，而是间隔操作，因而所需的能量消耗大量减少(与传感器连续操作的情况相比)。时间间隔的分解度(例如几分钟)可能足以获取监视用户行为的足够准确的感测数据。为此，调度器SCHD可以被构造为用于并且可操作用于启动传感器100以及可选地系统1000的其他模块的周期性操作。

因此，在本发明的某些实施方式中，系统1000包括一个或多个传感器100。事实上，通常其中至少一些传感器100安装在移动设备1010本身上或者通过数据通信(诸如蓝牙或WiFi)连接到智能服装上。这些传感器可能包括通常安装在现代智能手机上或者通过有线连接或无线连接连接到设备的一个或多个传感器。在一些情况下，从其获得数据的传感器100还可以包括提供感测数据的远程传感器或数据源。为此，系统1000还可以包括数据提供模块100.2，数据提供模块100.2被构造为用于并且可操作用于从一个或多个数据源获取数据，诸如可通过网络获得的天气条件和光照条件的数据源。然而，通常至少一些传感器，特别是诸如从其可确定用户运动的加速度计的传感器，是被安装在移动设备本身上或用户的智能服装上的移动传感器100.1。其他感测数据(诸如位置数据、光数据(例如UV水平和太阳眩光)、天气数据(例如温度、湿度)和时间数据)可以或者从本地安装的移动传感器100.1(其设置在移动设备上或其相关联的智能服装上)获得，或者可以由数据提供器100.2从一个或多个网络信息服务(远程数据服务(RDS))(例如，基于用户的位置)获得。就这一点而言，对于用户的位置，这通常可以由作为安装在用户的移动设备上的移动传感器100.1之一的位置系统/传感器(诸如GPS接收器)确定。然而，在一些情况下，用户的位置也可以由数据提供器100.2从位置服务RDS获得，位置服务RDS可以例如基于其移动设备蜂窝通信来确定用户位置。

鉴于上文，本质上仅移动传感器100.1是一个或多个移动感测传感器，移动传感器100.1可能需要被包括在用户的移动设备1010中或与其关联，其中移动感测传感器诸如是可以从中确定/估计用户的运动和/或活动类型的加速度计传感器以及可能的旋转传感器和/或指南针。与用户的位置以及用户所暴露的光、天气和/或环境有关的其他数据，根据本发明的各种实施方式，可以通过与移动设备1010相关联的相应移动传感器100.1来确定，或者通过系统100的数据提供器100.2通过网络上可用的数据服务获取。另外，可选地，一些环境数据也可以从适合于询问移动设备1010的无线通信模块/卡(WCC)的通信监视模块100.3获得，以确定无线通信模块/卡(WCC)与其通信的远程网关(例如，接入点或蜂窝天线)。

因此，传感器100包括至少一个或多个运动感测传感器，例如加速度计和/或旋转速率传感器以及可选的定位传感器/系统，并且可以包括能够从网络(例如因特网)获得感测数据的数据提供器，和/或者可以进一步包括但不限于：GPS(全球定位系统)接收器、光度计、相机、指南针、时钟、Wi-Fi通信卡、手机3G通信卡、手机4G通信卡或LTE通信卡，如下文中进一步详细描述的。

示例性系统1000还包括值测量器模块101，其适合于接收指示传感器100的读出的数据(例如与一个或多个传感器100直接通信或者经由移动设备1010的操作系统或经由数据提供器100.2间接通信，数据提供器100.2可以从因特网/网络访问关于移动设备1010的位置的远程感测数据)。值测量器101使用用户携带的传感器100测量/获得并存储一个或多个值，如下文中进一步详细描述的。

可选地，一个或多个测量值与用户的运动有关，如下文中进一步详细描述的，并且如例如图3A所示。通常，与用户的运动有关的测量值从用户的移动设备1010的移动传感器100.1或从用户携带的移动传感器获得，并且关联/连接到系统1000或者经由有线连接或无线连接(例如数据通信)连接到移动设备1010。可选地，一个或多个测量值与用户的环境有关，如在下文中进一步详细描述的，并且如例如图3A所示。通常，与用户环境相关的测量值指示用户是在室内还是室外。这些可以是通过监视用户的移动设备的无线数据/电话连接(例如监视WiFi和/或蓝牙通信和/或监视蜂窝通信(3G、4G或LTE通信)的状态)而被特别地确定的通信监视模块100.3。为此，移动设备1010的通信卡也用作传感器，这是因为,从其获得的通信数据/参数(通过其的蜂窝和/或蓝牙和/或WiFi通信的参数)指示用户所处的环境(室内或室外)。可选地，一个或多个测量值与用户所暴露的光条件有关，并且可能与天气条件有关，如下文中进一步详述的，例如由图3A所说明的那样。就这一点而言，应当注意的是，实际上一些光条件和/或天气条件数据可以通过移动设备100.1上的或可与其连接的本地传感器测量。然而，在一些实施方式中，为了获得可靠和准确的结果，指示光条件和/或天气条件的数据通过利用数据提供模块100.2从远程网络服务获得，例如互联网或其他数据网络上的光条件和/或天气条件服务(例如，基于用户的位置)。

可选地，值测量器101进一步将测量值记录在一个或多个日志中，如下文中进一步详细描述的。

可选地，(例如，在监视时段期间)，值测量器101通过连续地或以间隔开的时间间隔周期性地采样/询问一个或多个传感器100来测量至少一些值，例如在预先限定的时间段内一次(如一分钟一次、一小时一次等)，如在下文中进一步详细描述的。

可选地，根据一些实施方式，在每个监视时间间隔时，值测量器101可以从传感器100获得一个或多个数据采样。对于一些传感器100,(例如，移动传感器(诸如GPS/位置传感器)和/或来自远程数据服务RDS，诸如与数据提供器100.2相关联的天气/光/温度数据服务)获得与单个时间点相关的单个样本/数据片段可以提供足以代表所测量的属性/条件的数据，测量的属性/条件在时间间隔期间由各自的传感器测量。例如，在时间间隔期间从远程数据服务RDS获得的某些时间的光数据提供了从其足以导出整个时间间隔期间的光条件的数据。为此，值测量器101可以被构造为用于并且可操作用于在每个时间间隔从这些传感器获得至少一个数据测量。

然而，对于某些类型的传感器，应当在每个时间间隔从传感器的测量结果导出出的属性/条件需要在每个时间间隔上有传感器测量的多于一个的样本，和/或需要在每个时间间隔期间的传感器测量的时间曲线。例如，为了在每个时间间隔期间导出用户的运动类型，加速度计和/或旋转速率传感器应当在每个相应的时间间隔期间被连续采样，以便获得从中能导出出用户的运动类型的传感器读数的时间模式/曲线(例如参见图4A到4D)。为此，在一些实施方式中，值测量器101被构造为用于并且可操作用于针对每个监视时间间隔获得并记录来自这些传感器的测量/采样值的时间序列。如将在下面详细地进一步解释的，然后分析该时间序列/曲线(例如，通过行为指数导出器102)以确定指示了用户在相应时间间隔期间的行为和/或其环境条件的低级别指标。这例如在图2C中示出。

可选地，每当使用预先限定的另一个传感器100连续地或周期性地测量的值发生预先限定的变化时，值测量器101通过采样传感器100中特定的一个来测量一些值，如下文中进一步详细说明的。

因此，在一个示例中，如下文进一步详细描述的，每当连续测量的加速度计100的值超过预先限定的阈值时(例如，当用户开始跑步时)，值测量器101就对用户移动设备的GPS接收器100或指南针100进行采样，如下文中进一步详细说明的。

系统1000进一步包括与值测量器101通信的行为指数导出器102。行为指数导出器102通过使用由值测量器101测量的值来导出与用户有关的一个或多个行为指数，如下文中进一步详细说明的，并且例如如图3A所示。

可选地，行为指数导出器102进一步使用一个或多个数据库来导出行为指数。数据库可以包括但不限于，例如可公开访问(如通过互联网)的数据库、私人数据库(如已经嵌入在计算机应用程序中的数据库)等，如下文中进一步详细描述的。

例如，根据一些实施方式，行为指数导出器102利用一个或多个天气/环境条件数据库来导出存在于用户位置处(在移动设备1010的位置处)的以下环境/天气参数中的一个或多个：天气(如温度/云量)、UV辐射暴露、温度。所使用的数据库可以包括例如天气数据库和/或目前可从政府机构和私人实体获得的其他数据库。这在下文中详细地进一步描述。

可选地，行为指数导出器102进一步使用历史数据库来导出行为指数。例如，行为指数导出器102可以使用先前使用一个或多个传感器测量的历史值的数据库，从天气、UV辐射暴露、温度获得的历史数据的数据库，或其他数据库等，如下文中进一步详细描述的。

可选地，行为指数导出器102还将所导出的行为指数记录在一个或多个日志中，如下文中进一步详细描述的。

根据本发明的一些实施方式，系统1000还包括与行为指数导出器102通信的眼镜规格生成器103。

眼镜规格生成器103使用由行为指数导出器102导出的行为指数来生成针对用户的眼镜规格，如下文中进一步详细描述的，并且例如如图3B所示。

眼镜规格由数据组成，该数据包括但不限于用户的眼镜(例如，要为特定用户制造或组装的框架眼镜)将具有的一个或多个特征，如下文进一步详细描述的。

例如，眼镜规格可以指定要应用于镜片的涂层类型、材料(例如用于制造镜片的塑料类型、矿物质类型(如玻璃))等，根据用户的需要自动从由传感器100测量的值(例如使用导出的行为指数)了解。

因此，眼镜规格生成器103可基于从测量值的时间段(如用户的工作日中的一个或若干小时)的用户行为而被动了解的用户需求来生成眼镜规格，如下文进一步详细描述的。

眼镜规格生成器103从使用由用户携带(如携带一天或更多天)的一个或多个传感器100来测量的值导出的行为指数生成眼镜规格，如下文进一步详细描述的。

可选地，眼镜规格生成器103进一步使用一个或多个数据库来生成眼镜规格。例如，数据库可以包括可公开访问(如通过互联网)的数据库、私人数据库(如已经嵌入在计算机应用程序中的特定眼镜供应商的数据库，数据库可以由应用程序定期更新)等，如下文进一步详细描述的。

可选地，系统1000进一步包括与眼镜规格生成器103、行为指数导出器102或其二者通信的GUI管理器UI。

GUI管理器UI可以被构造为用于并且可操作用于向用户呈现关于用户并且由行为指数导出器102导出的行为指数，和/或呈现由眼镜规格生成器103获得的所生成的眼镜规格。可以在移动设备1010的图形用户接口(GUI)上(如在用户的智能手机或智能手表的屏幕上)呈现行为指数和/或所生成的眼镜规格，如下文进一步详细描述的。

可选地，根据本发明的一些实施方式，系统1000进一步包括与眼镜规格生成器103通信的制造文件生成器106。制造文件生成器被构造为用于并且可操作用于从眼镜规格生成器103获得所生成的眼镜规格，并且还获得指示用户的视力处方的个人用户数据(例如，其可以由用户作为通过UI接收的用户输入来输入)以及指示用户的脸部结构的可选的数据(其也可以从用户接收，例如通过使用移动设备的相机拍摄用户脸部的图像或者通过使用UI来接收指示用户脸部结构的相应文本数据)，并且利用眼镜规格、视力处方和可选的脸部结构数据来生成相应的以预先限定的制造机器可读格式的制造规格文件，制造规格文件可用于制造适合用户的眼镜。

例如，制造文件生成器106可以将眼镜规格存储在由眼镜(如镜片)制造机器、适合于打印镜片(例如塑料制造的镜片)的三维(3D)打印系统等使用的输入文件格式的文件中，如本领域已知的那样。

就此而言，应当注意的是，根据本发明的各种实施方式，由模块101至103执行眼镜规格的生成，而不需要来自用户的任何介入或输入。为此，当系统1000利用移动设备1010的传感器100并且监视、记录和分析用户在监视时段期间的行为、然后生成(通过模块103)适合于用户的行为的眼镜规格时，用户可以是完全被动的。便利地，以这种方式生成的眼镜规格不需要来自用户的任何输入，并且可以与用户的视力处方一起使用以由眼镜制造商或零售商生成适合于用户的眼镜。

有利地，在包括制造文件生成器106的系统1000的实施方式中，制造规格文件可以由系统1000生产并直接提供给制造商。然而，这需要从用户接收指示用户的视力处方和/或指示用户的脸部结构的输入。

如下面更详细描述的，用户关于其视力(例如处方)的输入对于确定眼镜镜片的制造性质是重要的。制造规格文件包括镜片制造数据，镜片制造数据包含基于用户的行为指数而确定的某些参数。例如，根据本发明的一些实施方式，可以由眼镜规格生成器103确定某些镜片类型(例如渐进多焦点镜片)的以下参数，而不需要来自用户的干预/输入：远区、中间/过渡区、近区尺寸、以及它们之间的通道的位置和尺寸，以及期望的镜片材料(例如折射率和/或其强度)。此外，制造规格文件包括镜片制造数据，该镜片制造数据包含与用户的视力相关的某些参数，例如：镜片的远光焦度和近光焦度，以及散光。在一些实施方式中，制造规格文件还包括基于脸部结构(例如，用户的瞳距和用户的鼻梁的高度)以及可能还基于眼镜框架类型(其也可以是眼镜规格生成器的部分)而确定的数据。这可以包括例如应当与框架类型和用户的脸部结构相匹配的镜片切割规格。

因此，根据一些实施方式，用户接口模块UI被构造为用于并且可操作用于利用移动设备1010来获得关于用户的视力处方的用户输入。用户接口模块UI可以适合于向用户呈现应该填写用户的视力处方细节的数据填写表单。可替代地或附加地，用户接口模块UI可以适合于指示用户提供用户的视力处方表的图像，并且操作OCR模块(未具体示出)来分析图像并从中确定视力处方参数。图像可以例如通过指示用户操作用户设备1010的照相机100来获取他的处方表的图像来提供。

附加地或可替代地，根据本发明的一些实施方式，用户的脸部结构也可以作为来自用户的输入来获得。例如，在一些实施方式中，用户接口模块UI被构造为用于并且可操作用于利用移动设备1010来获得关于用户的视力处方的用户输入。用户接口模块UI可以适合于指示用户提供/获取他的脸部的图像。系统1000可以包括图像处理脸部识别/分析模块(未具体示出)，该模块被构造为用于并且可操作用于从图像中识别用户的脸部特性。

可选地，系统1000还包括与眼镜规格生成器103、制造文件生成器106、或其二者通信的通信管理器(未示出)。通信管理器基于所生成的眼镜规格(例如由制造文件生成器106生成的文件)向远程方(例如向控制眼镜(比如镜片)制造机器的远程制造商的计算机)传送信息，如下文进一步详细描述的。

应当注意的是，部分/模块210、101、102、103、105、106和210中的每一个可以被实现为软件部件(例如计算机可执行程序/应用程序)或者实现为硬件部件或者实现为软件和硬件的组合。可选地，软件部件包括可安装在移动设备中的计算机应用程序(例如智能手机或平板电脑应用程序和/或智能可穿戴服装(例如智能眼镜)的应用程序，例如

App)，计算机应用程序可以下载到用户的移动设备并在其上运行，例如从

AppStore等应用程序商店下载。可替代地或附加地，软件部件包括在服务器计算机上运行的服务器计算机应用程序，或者服务器应用程序和移动应用程序的组合等，如下文中进一步详细描述的。可选地，计算机应用程序基于一个或多个预先限定的事件运行，如下文中进一步详细描述的。可替代地或附加地，计算机应用程序是周期性运行的，例如每五分钟运行一次。在一些实施方式中，在移动设备上运行的系统的模块每隔预先限定的时间段(例如几分钟)由移动设备周期性地执行。

在系统被构造为分布式系统的实施方式中，系统中的部分1001在移动设备1010上实现并且部分1002在服务器1020上实现，服务器的部分1001包括数据接收器210，数据接收器210适合于接收从使用由用户携带的一个或多个传感器100.1测量的值生成的数据，如上文和下文中进一步详细描述的。可选地，数据接收器210进一步将接收到的数据记录在一个或多个日志中。

由本发明生成的眼镜规格可以包括但不限于用户的眼镜(例如为特定用户制造或组装的一副眼镜)将具有的一个或多个特征，如下文进一步详细描述的。例如，眼镜规格可以根据由传感器测量的值自动了解的用户需求来指定要应用于镜片的涂层的类型、材料(例如，用于制造镜片的塑料或玻璃的类型)等，如下文中进一步详细描述的。

现在一起参考图2A和图2B，其分别是示意性地示出根据本发明的示例性实施方式的用于自动眼镜测量和指定规格的示例性方法300的流程图和示例性系统1000的框图。

根据该示例性实施方式，用于自动眼镜测量和指定规格的示例性方法300可以由一个或多个设备的一个或多个计算机处理器执行。每个设备包括一个或多个计算机处理器。示例性方法因此可以移动设备上(诸如智能手机、平板电脑或用户可穿戴设备(比如智能手表))、在固定设备上(诸如服务器计算机等)或者在它们的任何组合上执行，如下文中进一步详细描述的。

在第一示例中，示例性方法300由计算机应用程序(诸如

App)执行，计算机应用程序可以被下载到用户的智能手机(例如iPhone或

Galaxy手机)、平板电脑(比如

iPad)等，如上文中进一步详细描述的。

在第二示例中，示例性方法300由运行在服务器计算机上的计算机应用程序执行。在第二个示中，服务器计算机与用户携带的传感器或与对用户携带的传感器进行采样的设备(例如用户的智能手机、平板计算机等)进行远程通信，如上文中更详细描述的。

在第三示例中，示例性方法300分布在两个或更多个设备上，例如在用户的移动设备和服务器计算机之间，使得方法的不同操作在不同的设备上执行并且由分布在这些设备中的系统1000的不同的模块实现。可选地，分布可以是静态的，例如每个操作只在特定的一个设备上执行。可替代地或附加地，分布可以是动态的，例如当与用户的移动设备通信时，其中一个操作执行在服务器计算机上，以及不与服务器计算机通信时，其中一个操作执行在移动设备本身上。

在示例性方法的操作310中，在一个或多个小时、一天或几天，一周或几周等的不一定连续的时间段内从传感器100接收感测数据/读出信息(使用由用户携带的一个或多个移动传感器而测量的值)等。数据可以由系统1000的值测量器模块101接收。

移动传感器100可以包括例如安装在移动设备本身上的一个或多个传感器(比如通常安装在现代智能手机(诸如Apple iPhone^TM)上的传感器)、由用户穿戴并通过有线或无线连接等连接到设备的一个或多个传感器，或其任何组合，如上文中进一步详细描述的。

传感器100可以包括但不限于GPS(全球定位系统)接收器、加速度计、光度计、照相机、指南针、时钟、Wi-Fi通信卡、手机3G通信卡、手机4G通信卡或手机LTE通信卡等，如下文中进一步详细描述的。

可选地，一个或多个测量值与用户的运动有关，如下文中进一步详细描述的。可选地，一个或多个测量值与用户的环境有关，如上文中进一步详细描述的。可选地，方法进一步包括使用由用户携带的传感器100(例如由装置1000的值测量器101)来测量值，如上文和下文中进一步详细描述的。通常，值测量器放置在用户的移动设备上，移动设备包括传感器100或者与传感器100紧密接近并且与之通信。

现在还参照图2C，应当注意的是，如上所述，在行为监视时段(BMP)期间，通过从传感器101获取和分析数据来进行行为监视，以确定用户的行为特征(指数)。根据本发明的一些实施方式，行为监视时段可以在从几小时到通常几天或几周或几个月的范围内。这是为了系统1000能够获取足够的感测数据以统计地确定用户的平均/通常日常行为、用户所暴露的平均/标称光和天气条件以及用户通常参与的活动。然而，传感器100的操作通常在能量上成本高昂，并且其连续操作可能相对快速地(例如在几个小时内)耗尽移动设备100的电池。因此，需要在行为监视时段(BMP)期间限制传感器100的累计运行时间。根据本发明，这通过操作传感器100(或者至少移动传感器100.1)仅在交错的启动时间间隔(ATI)内提供/测量数据来实现，其中启动时间间隔(ATI)由其中传感器未被启动或被系统1000关闭的休眠周期SP隔开。为此，根据一些实施方式，为了节约电池，系统1000包括事件监听器模块(图中未具体示出)，事件监听器模块被构造为用于并且可操作用于在发生一个或者更多的预定事件时(例如，加速度计中对移动的检测)发出触发信号并且作为响应开始测量在其中启动并读取一个或多个传感器的启动时间间隔(ATI)。

如图2B所示，系统1000可以可选地包括电池管理模块107，电池管理模块107可以与时间调度器(例如SCHD)相关联，并且被构造为用于并且可操作用于以及时的方式发出触发信号以用于在行为监视时段(BMP)期间以时间间隔(ATI)启动传感器100。系统还可以包括传感器控制器模块108，传感器控制器模块108适合于接收来自调度器(SCHD)或来自电池管理模块107的触发信号，并且响应于此，操作/启动传感器以在由睡眠时间(SP)间隔开的预定持续时间的时间间隔(ATI)内操作。例如，可以每五或十分钟周期性地操作/启动传感器100以对用户正在经历的行为/天气/环境进行采样。

根据本发明的一些实施方式，对于不同的传感器类别，启动时间间隔(ATI)的持续时间可以不同。例如，系统1000可以包括或者与以下指定的两个大类的传感器相关联：时间静止传感器100S和时间动态传感器100D。传感器(为了简洁起见，这里称为时间静止传感器100S)是在启动时间间隔(ATI)期间从其进行单个样本测量以在相应的启动间隔(ATI)期间提供关于用户的有意义的行为信息的传感器。时间静止传感器100S可以包括例如光传感器、定位传感器、温度传感器、位置数据服务(RDS)、天气数据服务(RDS)和/或光数据服务(RDS)等。为此，传感器控制器模块108可以适合于在每个时间间隔(ATI)内一次(或几次)操作/启动时间静止传感器100S，并且值测量器101可以适合于在每个时间间隔ATI一次(或几次)对时间静止传感器100S进行采样(获得测量值)，以便在相应的时间间隔至少拍摄快照(由此获得的测量的单个时间值)。其他传感器(为了简洁起见，这里称为时间动态传感器100D)是在每个启动时间间隔期间的某个持续时间(例如几秒或几十秒)对其进行采样以从中获得有意义的行为信息的传感器。时间动态传感器100D可以例如包括可以从其导出用户(或其移动设备)的移动的性质(例如类型)的传感器。这些传感器可以包括例如加速度计传感器、方位传感器、旋转速率传感器等。因此，根据本发明的一些实施方式，传感器控制器模块108可以适合于在每个启动时间间隔ATI处在某段延长的持续时间上操作/启动时间动态传感器100D，并且值测量器101适合于在每个启动时间间隔ATI处在某段延长的持续时间内对时间动态传感器100D进行采样(获得测量的时间序列值)。因此，在启动时间间隔ATI期间，获得时间动态传感器100D的时间序列读数/测量值。

可选地，每当使用预先限定的另一个传感器连续地或周期性地测量的值发生预先限定的变化时，通过采样传感器中特定的一个来测量一些值。

可选地，测量的值被记录在一个或多个日志中，例如由系统1000的值测量器101记录。

图2C举例说明由值测量器101从分别属于时间静止和时间动态传感器类别的两种类型的传感器(即：加速计传感器和光传感器)获得的数据。如在图中所例示，对于每个启动时间间隔ATI，值测量器101获得并且可能记录时间静止传感器的单个时间测量值(在该示例中，RGB光值(R1：G1：B1)、(R2：G2：B2)、(R3：G3：B3)分别根据用户在这些时间间隔(来自远程光数据服务RDS)的位置在三个启动时间间隔ATI内获得。图中还例示了对于每个启动时间间隔ATI，值测量器101获得并且可能记录由时间动态传感器测量的值的时间曲线(在该示例中，从加速度计获得的加速度计测量时间曲线在三个启动时间间隔ATI中图示)。

就此而言，应当注意的是，在本发明的一些实施方式中，值测量器101可以适合于对从传感器获得的测量/读出数据应用预处理。例如，在光传感器实际上是移动设备1010的照相机的情况下，值测量器101可以适合于获得从照相机捕获的图像并且对图像应用图像处理以确定表征了捕获图像中白平衡的RGB值，从该白平衡中可以确定照相机所暴露的光条件。如图像处理领域的技术人员将会理解的，可以根据任何合适的白平衡导出技术/方法来执行图像的白平衡处理。

回到图2A和图2B，在示例性方法的操作320中，指示用户的习惯和行为的行为指数/特征以及特别是与用户的眼睛行为/体验相关的行为指数是从操作310获得的传感器测量值导出的。操作320可以例如通过系统1000的行为指数导出器模块102执行，系统1000的行为指数导出器模块102连接到值测量器101或与值测量器101通信，并且适合于在行为监视时段BMP期间接收由此收集的感测数据。通常，行为指数最终在其间由值测量器收集感测数据的行为监视时段BMP结束时或之后确定。

如图2D所示，根据本发明的某些实施方式，行为指数/特征导出操作320包括两个子操作322和324。

子操作322包括处理在每个传感器启动时间间隔ATI处获得的感测数据，并确定指示在相应时间间隔ATI期间用户的特征行为的低级别指标。根据一些实施方式，操作322由低级别指标分析器模块102.1在每个启动时间间隔ATI处执行，例如在相应启动时间间隔ATI期间或结束时执行，或在行为监视时间段BMP的之后或结束处执行。

可选地，为了导出行为指数，进一步使用一个或多个数据库RDB，数据库RDB可以包括或不包括在系统1000中，或者可以经由数据通信与系统相关联。所使用的数据库可以包括但不限于，例如可公开访问(如通过互联网)的数据库、私人数据库(如已经嵌入在计算机应用程序中的数据库)，如下文中进一步详细描述的。

例如，为了导出行为指数，可以使用目前可从天气、UV辐射暴露、温度、和从政府机构和其他实体(比如大学或私人公司)获得的其他数据库中的一个或多个，如下文中进一步详细描述的。为此，如下文中详细地指出的，术语“传感器100”可以在此可选地也称为所谓的数据提供模块(参见图3A中的100.2)，数据提供模块可以是通信模块，并被构造为用于并且可操作用于通过数据网络与某些指定的数据库/存储库RDB通信，以提供指示在行为监视期间可能影响用户的各种天气/环境条件的测量数据。可选地，为了导出行为指数，进一步使用一个或多个历史数据库。在一个例子中，为了导出行为指数，进一步使用先前由一个或多个传感器测量的历史值的数据库、从天气、UV辐射暴露、温度获得的历史数据的数据库、或其他数据库等，如下文中进一步详细描述的。

可选地，导出的行为指数被记录在一个或多个日志中，例如由系统1000的行为指数导出器102或装置1000的行为指数导出器102记录，如上文中进一步详细描述的。

子操作324包括处理在行为监视时段BMP期间获得的低级别指标，并且确定在行为监视时段BMP或其部分期间表征用户行为的行为指数/特征。根据一些实施方式，在行为监视时段BMP期间、在行为监视时段BMP结束时或之后，由行为指数确定模块102.2执行操作324。操作324可以包括应用于针对时段BMP获得的低级别指标的各种处理，以确定表征用户行为的某些方面特别是与用户使用眼睛相关联的方面以及影响用户使用眼睛的光和天气的平均/标称行为指数。这可以基于针对多个时间间隔获得的低级别指标的任何合适的函数(例如，通过对从多个时间间隔上的一个或多个低级别指标获得的值求平均值)。例如，可以处理光条件指标以确定在每个时间间隔ATI期间用户所接触的UV暴露、蓝光暴露、日光眩光，并且这些可以在行为监视时间期间进一步求平均值以确定指示用户对UV、蓝/HEV光和/或太阳眩光的标称暴露的行为指数。可替代地或附加地，在一些情况下，系统包括或关联于数据库RDB，数据库RDB包括将低级别指数的各种值与行为参数的表征值相关联的参考数据。例如，指示用户运动类型(诸如跑步、骑车、阅读、爬楼梯等)的低级别指数可以与数据库中的各种眼睛注视方向特性、眼睛的聚焦距离、用户的视角等相关联。在操作324中，行为指数计算机模块102.2可适合于访问参考数据数据库RDB以确定与某些低级别指数(例如，与运动类型低级别指数相关联的行为参数)的值相关联的行为参数，某些低级别指数的值在行为监视期间BMP期间针对一个或多个时间间隔ATI确定。然后，行为指数计算机模块102.2确定指示在行为监视时段BMP期间的这些行为参数的行为指数，例如通过对为行为时段的多个ATI确定的行为参数求平均值。

在第二个示例中，所接收的数据310已经包括一个或多个与用户相关的行为指数，该行为指数使用测量值导出，例如通过用户使用的设备(如智能手机))导出，如上文中进一步详细描述的。

可选地，关于用户的行为指数在用户接口UI中(例如在用户的智能手机的屏幕上)(例如通过移动设备1010或系统1000的GUI管理器)呈现给用户。可选地，GUI管理器通过交互式GUI来呈现行为指数。GUI管理器可以连续地更新呈现在GUI上的内容，或者在每个预先限定的时间段内(例如每十分钟)更新一次内容，或者当用户点击其中一个GUI按钮时触发一次用户，或者通过来自远程服务器等的远程触发，如本领域已知的。

此外，在该方法中，为用户生成330眼镜规格。

眼镜规格包括但不限于关于一个或多个特征的数据，如在下文中进一步详细描述的，用户的眼镜(例如为特定用户制造或组装的一副眼镜)应当具有关于该一个或多个特征的数据以用于满足由在操作320中导出的行为指数所表达的用户需求。

例如，眼镜规格可以根据使用传感器测量的值自动了解的用户需求指定要应用于镜片的涂层类型、材料(例如用于制造用户的眼镜所用的镜片的玻璃或塑料的类型)等，如在下面文中进一步详细描述的。

可选地，根据本发明，基于从用户的行为指数/特性获得的对用户需求的被动了解来生成(330)眼镜规格，其中用户的行为指数/特性是通过在其间测量传感器100的值的监视时间段BMP而获得的，例如在用户的一天或多天期间，或在用户的若干个小时期间获得。可选地，眼镜规格是从使用用户携带的一个或多个传感器(例如携带一天或多天)测量的值导出的行为指数来生成的(330)，如下文中进一步详细描述的。操作330可以例如由系统1000的眼镜规格生成器模块103执行。

可选地，为了生成(330)眼镜规格，进一步使用一个或多个参考数据库RDB。为了清楚起见，这些由与参考数据库相同的参考标记RDB表示，参考数据库在上文中关于操作320.2描述。数据库RDB可以包括但不限于例如可公开访问(如通过互联网)的数据库、私人数据库(如已经嵌入在计算机应用程序中的特定眼镜供应商的数据库，该数据库也可以由应用程序定期更新)等，如下文中进一步详细描述的。数据库RDB可以(可选地通过数据网络)经由数据通信与眼镜规格生成器模块103连接或关联。可选地，在操作330中，眼镜规格生成器模块103利用在操作320中获得的行为指数来查询参考数据库RDB，以找到与由行为指数表征的用户行为相匹配的参考眼镜规格参数。

例如，如下面将进一步描述的，参考数据库RDB可以包括光学涂层和滤光片数据库，数据库将各种光行为指数的值与要包括在生成操作330的眼镜产品中的所需/推荐的镜片涂层和/或滤光片相关联。可选地，在操作330中，眼镜规格生成器模块103利用在操作320中获得的光行为指数来查询参考数据库RDB以确定与用户的光行为指数相匹配的眼镜涂层和/或滤光片。

可替代地或附加地，参考数据库RDB可以包括眼镜框架类型的数据库，其包括将关于用户活动的值或用户活动的各种组合与推荐的眼镜/框架眼镜的镜框相关联的参考数据。可选地，在操作330中，眼镜规格生成器模块103利用在操作320中获得的活动类型行为指数来查询参考眼镜框架类型数据库RDB，以确定与指示用户通常参与的活动的活动类型行为指数相匹配的眼镜框架类型。

可替代地或附加地，参考数据库RDB可以包括光学镜片设计数据库，该数据库包括指示各种镜片设计的数据(例如适合于用户的各种活动或活动组合的渐变多焦点镜片(PAL镜片)的各种设计)。可选地，在操作330中，眼镜规格生成器模块103利用在操作320中获得的活动类型行为指数来查询参考光学镜片设计数据库RDB以确定与用户的活动类型行为指数相匹配的光学镜片设计类型。

可替代地，眼镜规格生成器模块103还包括定制光学镜片设计生成器，定制光学镜片设计生成器能够生成根据在320中获得的用户的行为特征/指数定制和设计的光学镜片设计规格。

可替代地或附加地，参考数据库RDB可以包括镜片材料数据库，镜片材料数据库包括指示用于镜片的各种材料、它们的光学性质(例如折射率)、它们的物理性质(强度/耐久性)和/或它们的热性质的数据。可选地，在操作330中，眼镜规格生成器模块103利用指示用户的典型活动的活动行为指数并且可能还利用指示用户进行活动时的天气的天气行为指数以查询镜片材料参考数据库RDB以确定适合用户典型活动和用户进行这些活动时的天气的镜片材料。例如产生更薄镜片的高折射率材料提供适合办公/商业活动的优雅外观。然而在某些情况下，这些材料更容易破碎，因此不太适合运动活动。可替代地或另外地，在用户暴露于有雾天气条件(例如，高湿度和变化温度的组合)的情况下，玻璃材料的热性质可能优于塑料材料。

如上所述，生成眼镜规格所需的操作(例如操作310、320和330)可以是由系统1000执行的被动操作，而不需要或请求任何来自用户的输入数据或参与。然而，可选地，在本发明的一些实施方式中，在操作330之后，方法继续进行到可选操作340，可选操作340用于基于在操作330中提供的眼镜规格来生成用于用户眼镜的制造眼镜规格。为此，在一些实施方式中，方法包括将由系统在操作330中自动获得的眼镜规格传送给可以通过执行操作340以确定眼镜制造规格的第三方(例如第三方可以是眼镜的销售点(POS))。这里可以至少基于330中所生成的眼镜规格(例如由系统1000的文件生成器106生成)，来进一步生成预先限定的制造机器可读格式的文件。然而，这里可能需要额外的用户数据，例如指示用户的视力处方和/或用户的脸部结构的用户输入数据。通常，获得这样的数据需要用户的参与以提供这样的数据，例如通过使用用户的移动设备1010的相机或用户设备的UI(例如通过填写呈现给用户的适当数据，在一些实施方式中，由用户填写通过文件生成器106经由用户的移动设备1010的UI(例如显示器和键盘)向用户呈现适当的数据输入。

然后眼镜制造规格可以基于眼镜规格和用户的视力处方和用户的脸部结构来在340中制备，并且将眼镜制造规格存储在由眼镜(例如镜片)制造机器使用的输入文件格式的文件中，通过适合于打印镜片的(例如来自塑料)的三维(3D)打印系统等，本领域已知的。

为此，应当理解的是，即使个人数据(例如，视力处方和/或脸部结构)可以由用户手动插入，但是眼镜规格设计本身(例如，渐进多焦点镜片设计以及推荐的涂层/滤光片、框架类型等)可以自动导出，而不需要通过系统1000从用户(即被动地)输入。

可选地，系统1000还适合于响应于用户输入指令，以用于基于340中生成的眼镜制造规格(例如由制造机器使用的格式文件)向远程方(例如用于控制制造机器的远程制造商的计算机)传送信息。例如，信息可以由装置1000的通信管理器传送，如下文中进一步详细描述的。

如上所述，可选地，系统1000分布在客户/用户的移动设备1010和远程服务器系统1020之间。通常，由值测量器101从用户的移动设备1010的传感器或从与其连接的传感器通过有线或无线通信来获得传感器数据，而行为指数导出器可以放置在移动设备1010处或远程服务器系统1020处。在后一种情况下，方法300还包括操作，分别为可选操作315和316，在操作315和316中通过值测量器101从传感器收集的数据由放置其中的子系统1001从移动设备1010传送(操作315)，并且分别由放置其中的子系统1002由远程服务器系统1020接收(操作316)。这允许方法操作320、330以及可选地340的其余部分在服务器侧执行。

不一起参考图3A和图3B，图3A和图3B更详细地示出了方法300的操作310到340在本发明的特定和非限制性实施方式中实现。

在该特定示例中，在方法300中用于监视用户行为的一组传感器100包括如下三组/类型的传感器：

组I：传感器100.1，其为用户的移动设备1010本地传感器(即移动传感器)。在本非限制性示例中，这些传感器包括运动传感器(例如至少加速度计04，但也可能包括旋转速率传感器(例如陀螺仪)06、方位(指南针)传感器05)，通过运动传感器可以测量/估计用户运动。在这个示例中，定位传感器也是本地GPS接收器。实际上，在一些实施方式中，本地传感器100.1还可以包括其他类型的传感器，例如天气传感器、光传感器，但是在一些情况下，基于用户位置从远程数据服务RDS更可靠地获得这样的信息。

组II：数据提供器100.2，其可连接到远程数据服务RDS，在本示例中，通过数据提供器100.2基于用户的位置分别获得指示用户所暴露的光条件和天气条件的感测数据07和感测数据09。

组III：通信监视器100.3，其适合于监视移动设备1010的通信模块WCC(例如，WiFi和/或蓝牙和/或蜂窝通信模块，和/或GPS接收器WCC)，从而确定用户所处位置的环境(室内/室外)(例如，基于这些通信模块所处的状态/通信属性/网关)。通信监视器可以适合于确定来WiFi/BT/蜂窝/GPS信号源中的一个或多个的接收信号(例如，射频(RF)信号)的强度，并由此确定/估计用户是在室内还是室外。

因此，在本示例中，传感器可选地包括以下：

01-时钟：提供日期/时间信息，这可以是本地移动传感器；

02-定位传感器和/或03-速度传感器：这可以是GPS或其它定位模块，如本领域已知的那样，其能够获得与用户的移动设备有关的位置和/或速度信息(例如基于网络位置和/或惯性测量或任何其他技术)，和/或连接到提供关于用户的移动设备信息的远程位置的数据服务；

04-加速度计传感器：能够测量用户的移动设备相对于一个或多个空间测量轴的加速度的传感器；

05-方位传感器和/或06-旋转速率传感器：它们可以是指南针、陀螺仪和/或本领域中任何已知的从中可以确定用户的移动设备1010的方位和/或旋转速率(用户的移动设备的方位的变化)的传感器；

07–光传感器：这可以包括到远程数据服务的连接(通过数据提供器100.2)，远程数据服务提供光条件信息或合适的移动光学传感器(例如安装在通常暴露于环境的智能可穿戴服装上的光学传感器)，由此可以确定用户暴露的光条件。

09-天气/温度传感器：这可以包括到提供天气条件的远程数据服务的连接(通过数据提供器100.2)或适合于测量天气性质(诸如温度或湿度)的合适的移动传感器。

100.2数据提供器：这可以是可构造用于访问一个或多个预定的远程数据服务(例如，数据储存库、数据库和/或网站)的通信模块，通过远程数据服务，各种数据(诸如光、天气和/或其他环境信息)可以针对用户的位置/定位(用户的的移动设备)而确定。

应当理解的是，传感器的列表仅作为传感器100的非限制性示例提供，传感器100通常存在于移动设备中，并且系统1000可以使用传感器100来确定用户的行为特征。还应当理解的是，所述系统可以被构造有具有可能不同的传感器规格的各种类型的移动设备并且可与其操作。值测量器101可以适合于询问移动设备以确定其中包括的传感器的规格/列表，并且相应地获得传感器数据。进而，对于要由系统确定的每个特定行为指数，行为指数导出器102可以包括若干处理路径以允许其基于不同的传感器组合来确定行为指数。例如，光条件指数可以通过两个示例路径导出:

路径1：利用由光模块07测量的光条件数据；

路径2：确定用户是在室内还是室外，并利用数据提供器100.2获得指示户

外光条件的天气信息，并且可能使用指示室内光条件的估计参考数据。

为此，行为指数导出器102可以被构造为用于并且可操作用于基于传感器类型和/或基于来自用户的移动设备1010的各种感测数据的可用性来选择要用于确定每个特定行为指数的路径。就此而言，下面例举的用于获得行为指数的路径不应被视为限制性的而仅被提供用于举例说明基于上面列出的传感器01-09来导出某些行为指数的可能路径。

如上所述，可选地，从使用移动传感器测量的值来导出与用户有关的行为指数涉及从测量值计算一个或多个低级别指标以及从所计算的那些低级别指标计算行为指数。

可选地，通过系统1000的行为指数导出器102的相应模块102.1和102.2来执行低级别指标的计算和行为指数的计算，如上文中进一步详细描述的。

低级别指标的计算可以基于使用传感器100(例如通过读取来自日志的值)测量的值、基于在上文和下文中提及的一个或多个数据库、基于人工智能(AI)、基于启发式方法/路径、基于统计方法/路径等，如本领域可能已知的。

可选地，如上所述，可以根据在值测量的时间段/间隔(即时间段内的时间区段)内的每个预定时间帧/间隔(如五分钟的时间间隔)(或者根据预先限定数量的传感器测量)来计算每个低级别指标。例如，在该图中，它表示计算出的低级别指标可以根据每个激活时间间隔ATI1至ATI3来可选地计算。

可选地，每个时间帧的低级别指标的值被记录在日志/数据库/存储器中，例如由系统1000的行为指数导出器记录，如上文中进一步详细描述的。

通常，也如图所示，由系统1000计算/确定的低级别指标可以被分类以用于由行为指数导出器102的子模块10、20、30和40(例如行为导出器的模块102.1的子模块)确定的指标的主要类别，如下所示：

I.环境指标由环境指标模块10确定并且指示在行为监视时段BMP期间用户在一个或多个时间间隔/帧ATI处于室内或室外环境；

II.光指标由光指标模块20确定并且指示用户在行为监视时段BMP的一个或多个时间间隔/帧ATI期间暴露的光条件；

III.运动指标由运动指标模块30确定，并指示用户在行为监视时段BMP的一个或多个时间间隔/帧ATI期间所参与的活动类型；以及

IV.天气指标由天气指标模块40确定，并指示用户在行为监视时段BMP的一个或多个时间间隔/帧ATI期间暴露的天气条件。

在下文中提供了可选低级别指标的非限制性列表，其可由行为指数导出器102(例如通过模块102.1或其子模块)结合用于导出行为指数的可选子模块10-40和一个或多个示例路径/方法来确定，所述一个或多个示例路径/方法可以由这些相应模块执行以从由值测量器101获得的感测数据来确定这些低级别指标中的每一个的值。因此，指标模块列表可以可选地包括但是不限于以下任何一项或多项：

I.环境指标模块10

环境指标模块10被构造为用于并且可操作用于执行以下描述的方法以便确定用户花费在室内和/或户外的时间/频率。环境指标模块可以包括例如子模块：

1)室内/室外指标模块11，其适合于确定关于用户将其大部分时间花费在室内还是室外的指示。

可选地，使用由用户移动设备1010上的传感器(诸如GPS接收器、Wi-Fi通信卡、蜂窝通信卡、蓝牙通信卡等或其任何组合)测量的值来计算室内/室外指标11。

在确定室内/室外指标的方法/路径的第一示例中，行为指数导出器102(例如，模块11)确定用户在以下情况下是在室内：当在预定时间帧内，GPS接收器02没有接收到GPS信号或者接收到差的GPS信号，或者当在该时间段期间，所有接收到的GPS信号来源于相同的单个卫星。

类似地，在确定室内/室外指标11的方法/路径的第二示例中，行为指数导出器102(例如，模块11)确定用户在以下情况下是在室内：当在预先限定的时间帧内，由Wi-Fi通信卡测量的所有值指示用户的移动设备连接到无线Wi-Fi网络和/或如果它获得强Wi-Fi信号(例如，高于某个预定阈值，其以高概率表示用户在室内或位于建筑物附近)。

在确定室内/室外指标11的方法/路径的第三示例中，行为指数导出器102(例如，模块11)确定用户在以下情况下是在室外：当GPS接收器从至少两个卫星接收到GPS信号时，或当所接收的GPS信号强(强度高于某个预定阈值)时。

类似地，在方法/路径的第四示例中，行为指数导出器102(例如，模块11)确定用户在以下情况下是在室外：当在预先限定的时间帧内使用Wi-Fi通信卡测量的所有值指示用户的智能手机没有连接到任何无线Wi-Fi网络时。

在方法/路径的第五示例中，行为指数导出器102(例如，模块11)确定用户在以下情况下在某一时间帧/间隔ATI期间看起来一段时间在室内而一段时间在室外：如果在时间帧ATI期间，使用GPS接收器测量的两个值均在零和非零之间波动，并且由Wi-Fi通信卡读取的值在指示与无线Wi-Fi网络(如网络的SSID(服务集标识符))连接的值与指示缺乏这种连接的值之间波动，如本领域中已知的。以这种方式，行为指数导出器102(例如模块1.1)还可以确定室内/室外百分比指标12和位置切换指标13，这两个指标指示用户在室内/室外的时间/比率和用户在室内与室外间切换的次数。

根据本发明的各种实施方式，行为指数导出器102(例如，其模块11)可以被构造为使用上述方法/路径中的任何一个或任何组合来确定用户在特定时间间隔期间是位于室内还是室外。

2)位置切换指标模块13，其被构造为用于并且可操作用于对用户在每个时间帧从室内切换到户外的次数进行计数(例如使用室内/室外指标)，如上文中详细描述的。

3)室内百分比指标模块12，其被构造为用于并且可操作用于确定用户在室内的用户时间的百分比。

在一个示例中，行为指数导出器102(例如，其模块12)通过平均或累积或使用随着时间处理室内/室外指标的另一预定函数来计算室内百分比指标，同时可能考虑每个室内/室外指标参照的时间帧/间隔ATI。

通常，在该预定函数(例如，平均或积累)中，将全部权重给予在其中室内/室外指标指示用户在室外的时间帧，并且将该权重的一部分给予在其中室内/室外指标指示用户一些时间在室外而一些时间在室内的时间帧。

II.运动指标模块30：

4)位置指标模块31被构造为并可操作以处理传感器数据以确定关于用户位置的基于时间的指示。该指示可以包括例如用户的位置的地理坐标值、名称和地点类型(如“大都会保险公司(Metlife)”、“足球场(Football Stadium)”)等，或其任何组合，如下文中进一步详细描述的。

可选地，根据用于计算位置指标31的一种方法/路径，行为指数导出器102(例如其模块31)使用由GPS接收器02和位置服务(诸如可通过数据提供器100.2获得的Android智能手机上的API、或

iPhone或iPAD设备上的IOS API)测量的值。

可选地，根据用于计算某个时间间隔/帧(例如ATI2)的位置指标31的另一种方法/路径，行为指数导出器102(例如其模块31)进一步使用室内/室外指标11，使得当室内/室外指标11指示用户在室内时，位置指标被设置为类似于前一时间间隔的位置指标的值。但是，当室内/室外指标11指示用户在室外、或一些时间在室内而一些时间在室外时，根据基于GPS接收器在最近的先前时间帧/间隔(例如ATI1)(为其确定了位置指标21)中接收到的信号的位置来设定输入。

5)运动中指标模块32被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定指示用户正在运动还是相对静止的数据。根据用于计算运动中指标32的各种方法/路径，行为指数导出器102(例如其模块32)可以利用由以下中的任何一个测量的值：加速度计04或GPS/位置02传感器、基于室内/室外指标11的值从数据提供器100.2获得的位置服务数据，或者其任何组合。例如，可以将在当前时间间隔(例如ATI2)处的以上列出的传感器/指标中的任何一个的值与前一时间间隔(例如ATI1)的值进行比较，并且在有改变的情况下运动中指标32可以被设置为指示用户正在运动。

可替代地或附加地，根据一个路径/方法，当在时间帧ATI2期间，室内/室外指标11指示用户在室内时，基于由加速度计04测量的值来计算运动中指标32。

又可替代地或附加地，根据另一个路径/方法，当加速度计04测量的值超过预先限定的阈值(例如由系统1000的管理员或程序员预先限定)，运动中指标32被设定为指示运动的值。然而，当加速度计04测量的值没有超过预先限定的阈值时，运动中指标32被设置为具有指示用户相对静止的值(例如，当用户坐着并且注视计算机屏幕时)。

根据又一个可选路径/方法，当在时间帧(例如ATI2)期间，室内/室外指标11或12指示用户至少一些时间在室外时，运动中指标基于由位置/GPS传感器02测量的值的变化的存在或不存在来计算。

根据本发明的各种实施方式，行为指数导出器102(例如其模块32)可以被构造为使用上述方法/路径中的任何一个或任何组合来确定运动中指标(用户是否在运动)。

6)运动方向指标模块34可以被构造为在相应的时间间隔/帧(例如ATI2)的情况下进行操作，室内/室外指标11或12指示用户至少一些时间在室外。运动方向指标模块34被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定在时间间隔期间用户运动的平均方向。

在路径/方法的一个示例中，行为指数导出器102(例如其模块34)基于使用GPS/位置接收器/传感器02测量的值、可由数据提供器100.2提供的位置服务、或其任何组合来计算平均方向。这可以例如通过跟踪由位置指标31给出的用户的位置来实现，如上文中进一步详细描述的。

7)速度指标模块35被构造并且可操作以处理感测数据以确定在时间帧/间隔(例如ATI2)期间用户运动的平均速度。根据一种路线/方法，行为指数导出器102(例如，其模块35)可以被构造为基于使用GPS/位置接收器/传感器02、加速度计04、和/或其任何组合来测量的值来确定用户的速度。例如，行为指数导出器102(例如模块35)可以适合于跟踪由当前时间间隔ATI2处和先前或之前的时间间隔的位置指标给出的用户位置。

8)运动类型指标33被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以基于每个预先限定的时间帧/间隔(例如ATI1)(例如基于小时(即每小时)或每几分钟)对用户的运动的分析来确定关于用户参与的活动的类型的指示。运动类型指标33可以指示用户正在参与诸如以下多种活动中的任何一种：用户是静态的、驾驶、行走、跑步、航行、骑车等。

可选地，行为指数导出器(例如其模块33)基于由以下任何一个或多个传感器测量的值来计算运动类型指标：GPS/定位接收器/传感器02、由数据提供器100.2提供的定位服务、加速度计04、转速传感器06、速度传感器03等。在一些实施方式中，行为指数导出器102(例如模块33)利用一个或多个路径以用于通过应用模式识别和/或统计技术(诸如预先训练的神经网络(NN)、或深度神经网络(DNN)模型、或其任何组合)从这些传感器的数据确定用户的活动。就此而言，如上文所述的，对于由某些类型的传感器(即时间动态传感器100D(诸如加速度计04和/或旋转速率(例如陀螺仪)传感器06))获得的数据可以是在相应时间间隔(例如ATI1)期间进行的测量的时间曲线。这个时间曲线可能与从附加传感器(时间静态100S或时间动态100D传感器)获得的测量的时间曲线或快照一起可由专用模式识别或统计技术来处理，以将在相应的时间间隔(例如ATI1)期间获取的测量分类到或关联于用户的相应活动。在下文中进一步详细描述某些传感器测量值到活动类型的计算的例子，例如参照图4A-4D。

因此，在一个示例中，对于几秒/几分钟(例如六十秒)的时间帧ATI，行为指数导出器(例如模块33)收集在例如每个60秒中测量的值，该值通过GPS接收器或加速度计来测量，并且可能与那些秒的室内/室外指标、那些秒的速度指标、或其两者一起来测量。

然后，在一些实施方式中，行为指数导出器(例如，模块33)将收集的值、指标或其二者发送到分类引擎(未具体示出)，分类引擎可以基于例如DNN或NN模型，如本领域已知的。分类引擎可以关联于或包括在系统1000，并且可以在系统1000本地或通过数据通信远程连接到系统1000。

分类引擎基于指标和值确定运动类型(例如驾驶、步行、跑步、航行等中的一种)，并且将所确定的运动类型返回，以供行为指数导出器设置运动类型指标33。为此，正如本领域普通技术人员将容易理解的那样，可以通过使用预先训练的神经网络(NN或DNN)和/或深度学习技术和/或统计方法和/或能够从运动传感器的测量自动确定运动活动/类型信息的任何合适的第三方(例如基于IO和/或Android系统)、从运动传感器(例如，加速度计和/或旋转速率/陀螺仪)的测量来获得运动类型分类。

III.光指标模块20：

光指标模块20被构造为用于并且可操作用于执行以下描述的方法以便确定用户暴露的光条件，并且指标模块可以包括例如以下子模块：

9)紫外线(UV)指标模块21，其被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定指示用户暴露的UV辐射的数据(例如，根据用户的地理位置以及他在室内或室外)，该数据根据预先限定的时间帧/间隔ATI，并且可能还基于针对每个时间间隔ATI确定的白昼时间和/或云量指标(即，天空中云覆盖的百分比)。

可选地，根据一个示例性方法/路径，行为指数导出器102(例如其模块21)确定/计算平均UV指标，这基于由GPS接收器04测量的值给出的用户位置、和/或基于通过数据提供器100.2从位置服务和/或从基于公众通过互联网可得的UV暴露数据库(例如从AccuWeathe-

网站)中的位置之一所获得的数据，。

可选地，由系统1000使用的UV暴露数据库是对每个地理位置(例如针对特定城镇)的UV暴露进行排序的数据库，例如根据国际公认的0-14的尺度，如UN(联合国)世界卫生组织和世界气象组织在1994年所采用的。该UV指数(数值从1-14)表示在特定地点的各自的白天所估计的最大UV暴露。

因此，在一个示例中，行为指数导出器(例如模块21)在每个时间间隔ATI内使用一次室内/室外指标11以确定用户是否在室外并且如果用户在室外，行为指数导出器(例如模块21)使用位置指标31和UV暴露数据库中的一个来确定在该小时的用户地理位置中的UV暴露水平(比如从1到10)。在用户在室内的情况下，行为指数导出器将UV暴露水平设置为预定值(例如，上文中提到的从1到10的尺度中的1)。

然后，在行为指数监视时段BMP的结尾处，例如每12小时一次，行为指数导出器102(例如模块21)计算在时间帧期间用户的地理位置，例如通过对每小时确定的UV暴露水平求平均值和/或利用UV暴露水平的另一个预定函数，例如累积或其他统计方法。

10)蓝光指标模块22被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定用户的蓝光暴露，这给出了对于用户对高能可见光(HEV)的暴露的估计。HEV光是可见光谱中400至500nm的紫色/蓝色带中的高频光。HEV光已被认为是导致视网膜损伤(如年龄相关的黄斑变性)的原因。例如，在今天，荧光灯、LED灯、和电脑屏幕都是经常使用的HEV光源。

因此，在第一示例中，行为指数导出器102(例如，模块22)通过确定室内/室外指标11是否给出用户在室内的指示和运动类型指标35是否给出给出用户静止的指示来导出蓝光个人指标值。事实上，特别是在工作日期间，这些指示很可能一起反映出用户坐在电脑屏幕前、或在办公室/家庭荧光/LED光源下。

在第二示例中，行为指数导出器102(例如，模块22)通过计算在其中室内/室外指标指示用户在室内并且看起来相对静止的最近时间段的百分比来导出蓝光个人暴露指数。就此而言，或者当加速度计测量的值全部低于由系统1000的管理员或程序员预先限定的参考值时，或者运动类型指标模块33给出用户是静态的指示，行为指数导出器102可以确定用户看起来是静态的。

11)平均太阳眩光指标模块23被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定每时间帧/间隔ATI的太阳眩光的平均/估计。每个太阳眩光估计可以由行为指数导出器102(例如通过其模块23)通过使用预先限定的方法来计算，例如每三分钟计算一次，例如使用下文中的图5A-5B所示的方法。

12)日光指标24被构造为用于并且可操作用于处理传感器数据以确定在相应的时间帧/间隔ATI期间是否处于白昼期间。在一个示例中，行为指数导出器102(例如其模块24)基于由位置传感器04测量的用户位置或基于通过使用基于位置的日落/日出时间数据从位置服务获得的位置数据来确定日光指标，日落/日出时间数据可通过互联网(例如在网站上)由公众获得，并可由数据提供器100.2获取。

IV.天气指标模块40：

天气指标模块40被构造为用于并且可操作用于执行以下描述的方法以便确定用户暴露的天气条件，并且可以包括例如以下子模块：

11)温度指标41按照预先限定的时间帧给出用户的地理位置中的平均/标称温度。

在一个方法/路径示例中，行为指数导出器102(例如温度指标41)通过在相应的时间帧/间隔ATI期间对安装在用户的移动设备1010或可穿戴设备上的温度传感器(未具体示出)测量的值求平均值来确定/计算温度指标。

在第二方法/路径示例中，相反地，使用由定位/GPS传感器04或位置服务100.2(例如使用用户的位置指标31)测量的值所给出的用户的位置来检索温度。在该示例中，温度是从公众通过互联网可得的其中一个数据库中检索出来的，比如来自

网站。

因此，在一个例子中，一小时一次，行为指数导出器使用用户的位置和公共可用数据库中的一个(例如

网站)来确定该小时的温度。然后，例如每天一次，行为指数导出器通过对所确定的温度求平均值来计算用户的地理位置的平均温度指标。

12)云量指标模块42给出在预先限定的时间帧/间隔ATI期间的云量时间的百分比。即它在预定时间间隔期间指定云层覆盖天空的百分比。

可选地，行为指数导出器102(例如模块42)基于由GPS接收器04或位置服务100.2测量的值所给出的用户的位置以及基于公众通过互联网可得的基于位置的数据库中的一个(比如来自

网站)来确定/计算平均云量指标。

因此，在一个示例中，在每个预定的时间段内一次(例如，在每个时间间隔ATI内一次或者一小时一次)，行为指数导出器102(例如模块42)使用用户的位置和

网站以确定用户的地理位置处的天空是否多云。然后，行为指数导出器通过计算在时间帧期间用户的地理位置中多云天空的时间百分比来计算平均云量指标。

因此，鉴于以上所述，行为指数导出器被构造为用于并且可操作用于导出多个低级别指标，该多个低级别指标与行为监视时段的一个或多个时间间隔期间用户所暴露的光、环境和可选的天气有关，并且也与在这些时间间隔期间用户的运动类型有关。

如上所述，行为指数可以由行为指数导出器102(例如，通过其模块102.2)基于在行为监视时间段BMP(例如工作天数或小时数或几天或几周)由传感器101测量的值而导出。通常，行为指数是基于上述低级别指标或者基于测量值和低级别指标二者得出的。

可选地，行为指数的一个或多个在每个预定数量的时间单位(例如小时)例如通过系统1000的行为指数导出器102而更新。可替代地或附加地，当行为指数导出器识别出其中一个测量值的预先限定的改变时，或者当由用户(例如经由UI)或由远程服务器计算机或由在远程计算机上运行的服务工具等触发时，由行为指数导出器102更新一个或多个行为指数。

基于在预先限定数量的时间间隔ATI期间计算的低级别指标10、20、30和/或40，或者基于在较长时间段期间(包括那些预先限定数量的时间间隔ATI)计算的低级别指标可以重新计算每一个行为指数。

行为指数可以包括与以下行为指数类别中的至少两个、有时三个相关联的指数：50-光指数；活动类型指数60，和一般天气指数70。如可以从上文和下文的描述理解的，光指数50可以被系统(例如，通过模块103)使用以确定应当在眼镜镜片上实施的光学滤光片和/或涂层。活动类型指数60一般通常由系统(例如通过模块103)使用以确定镜片的优选光学设计(几何形状和位置，近视力、远视力以及可能还有中等距离视力应当位于几何形状和位置(长度/宽度)以及它们之间过渡区(也称为通道)的可接受水平的光学偏差上。活动类型指数60也可以用于确定适合用户参与的活动的眼镜框架和镜片材料。一般天气指数70还可影响将要推荐给用户的优选镜片材料和/或框架类型或形状。

一般而言，根据本发明的一些实施方式，行为指数导出器(例如其模块102.2)被构造为用于并且可操作用于通过对低级别指标的值进行平均或求和或累加来确定行为指数，该低级别指标与在其中计算指标的行为监视期BMP的时间间隔ATI的各个指数有关。

在下文中提供了根据本发明的一些实施方式的基于行为监视时段BMP为用户导出的可选行为特征/指数的非限制性列表。行为特征/指数可以由行为指数导出器102(例如，通过模块102.2或其子模块)结合可选的子模块50-70来确定，可选的子模块50-70可以包括在系统中并且被构造为导出行为特征/指数并且与一个或多个示例路径/方法结合，该一个或多个示例路径/方法可以基于上面列出的低级别指标并且可能还基于由值测量器101获得的传感器数据由这些相应模块执行以确定这些行为指数中的每一个的值。因此行为指数导出子模块的列表可以可选地包括但不限于以下中的任何一个或多个：

I.光指数/特性模块50：

光指数/特性模块50可以被构造为用于并且可操作用于执行以下方法中的一个或多个方法和/或包括以下个人指数导出器模块中的一个或多个以确定用户在行为监视期间暴露的光条件的个人特性/指数：

1)UV个人指数导出器模块51被构造为用于并且可操作用于确定用户在行为监视时段BMP期间暴露的UV辐射的个人化值。

可选地，UV个人指数导出器模块51被构造为用于并且可操作用于通过处理(例如，累积或平均)一个或多个低级别指标的值(例如上文所述的UV光指标21)来导出UV个人指数。

在另一个示例中，使用基于用户的UV指标、室内/室外指标、云量指标、当前时间、太阳高度等值或其任何组合的函数来导出UV个人指数，这些指标根据行为监视时段期间的多个时间间隔ATI中的每一个来确定，如下文中进一步详细描述的。

例如，函数可以基于用户最近三小时在室外的百分比。

为此，室内/室外指标可以根据预定的时间帧/间隔计算，并且相应地，UV个人指数是基于室内/室外(分别对应于时间间隔的环境指标10)导出的。用户在时间间隔ATI处于室外的百分比是通过如下方式计算的：对其中室内/室外指标指示用户在室外的时间间隔ATI的数量求和，对其中室内/室外指标指示用户部分时间在室内而部分时间在室外的时间间隔ATI的数量取一半，将它们的加和除以时间间隔的数量，然后乘以一百。在该示例中，函数可以通过将用户在室外的时间间隔的百分比乘以这些相应时间间隔的平均UV指标和这些时间间隔的平均云量指标而给出UV个人指数。

2)太阳眩光个人指数导出器模块53被构造为用于并且可操作用于确定在行为监视时段BMP期间用户暴露的平均太阳眩光指标23的个人值。

可选地，平均太阳眩光个人指数53是通过在行为监视时段的多个时间间隔ATI期间测量的关于以下值的函数确定的：用户的位置指标31，用户的运动方向指标34、用户在室外的时间的百分比(指标12)、时间(例如由日期/时间信息确定的天空中太阳的位置)和/或天气条件指标40(例如，云量指标42)、和/或其任何组合。

在一个示例中，太阳眩光个人指数导出器模块53乘法函数来确定太阳眩光个人指数，该乘法函数是用户在室外的时间间隔ATI的百分比(指标12)乘以太阳眩光指标23和平均时间间隔ATI。

在另一个示例中，函数进一步基于相应时间间隔的平均云量指标42(即，太阳眩光指标值23的平均值乘以用户在室外的时间百分比(指标12)并且进一步乘以云量指标42)，相应时间间隔是行为监视时段BMP的时间间隔ATI的平均。

3)蓝光指数导出器模块52被构造为用于并且可操作用于确定关于用户暴露于高能可见光(HEV)的个人估计。

可选地，根据一种方法，蓝光指数导出器模块52被构造为用于并且可操作用于确定平均蓝光指数导出器模块52，这是基于在行为监视期BMP的多个时间间隔ATI期间测量的蓝光指标22的平均值的函数来确定的。

又附加或可替代地，根据本发明的一些实施方式，系统利用活动类型指标来确定用户的蓝光暴露。例如，在一些实施方式中，参考数据RDB包括蓝/HEV光参考数据，该数据给用户的不同活动关联/分配关于蓝/HEV光暴露的不同值/等级/水平。举个例子：办公室环境被分配25％的等级/水平的蓝光暴露；看电视被分配50％的等级；坐在电脑前被分配100％的等级。然后，基于用户的活动类型/指标和/或基于针对用户在多个时间间隔ATI(例如，家庭/办公室/室内/室外)确定的位置/环境指标，可以确定蓝光指数。这可以基于适当的数学函数，例如参考数据中指示的蓝光等级求加权平均，同时以用户在每个环境中的时间百分比(即通过时间间隔加权)对它们进行加权。

II.活动类型指数/特性模块60

活动类型指数/特性模块50可以被构造为用于并且可操作用于执行以下方法中的一个或多个方法和/或包括以下个人指数导出模块中的一个或多个以确定在行为监视期间用户暴露的光条件的个人特性/指数：

4)转换频率指数导出器模块61被构造为用于并且可操作用于确定用户从室外光条件切换到室内(比如办公室)光条件的频率。

可选地，转换频率指数导出器模块61被构造为从由传感器测量的值计算出的一个或多个低级别指标(例如从环境指标10、位置切换指标11、平均云量指标42、平均太阳眩光指标23等、或其任何组合)来确定转换频率个人指数。

在第一示例中，通过在行为监视时段BMP内对位置切换指标13的值进行求和或求平均值来确定行为监视时段BMP的转换频率个人指数。

在另一个例子中，转换频率个人指数61是从位置切换指标、平均云量指标、和平均太阳眩光指标得出的，例如通过在行为监视时段BMP期间乘以这三个指标的平均值。

5)用户的活动类型，即家庭、办公室、驾驶和运动特征以及它们的持续时间可以由一个或多个模块/方法62至65来确定，这些模块/方法在此被称为：家庭个人指数导出器62、办公室个人指数导出器63、驾驶个人指数导出器64和运动个人指数导出器65，它们可以被包括在系统中。系统1000可以包括/使用这些模块/方法62-65以及可能还包括/使用与其他或更多特定活动类型有关的附加的/其他的方法/模块，以确定用户投入每种类型的活动的水平(或时间百分比)，这可能会对用户施加不同的眼睛/视觉要求/行为。这些与不同活动有关的模块/方法62-65和/或可能的附加的/其他的模块被构造为确定用户的每个连续活动的持续时间和类型。这可以基于在行为监视时段BMP的时间间隔ATI期间测量的运动类型指标33的值，例如通过用户在其中参与每项活动的行为监视时段BMP期间计数时间间隔ATI的数量，或等同地，计数总时间或时间百分比。

因此，在一个示例中，行为指数导出器(例如其模块62-65)识别由时间帧/间隔构成的连续时间段，针对该时间帧/间隔计算了运动类型指标(如上文中更详细描述的)，并且针对时间帧/间隔所计算的运动类型指标指示相同的运动类型。

例如，运动类型指标以每十分钟的每个时间帧计算，并且行为指数导出器识别其中运动类型指标指示用户正在跑步的三个连续的十分钟长的时间帧。

在该示例中，活动类型和持续时间指数可以被导出为矩阵，在矩阵中每一行具有两个条目，一个包含运动类型，另一个包含连续的时间段(其是运动的持续时间)。因此，第一行的第一个条目中包含“用户跑步”的指示，并且在第二个条目包含“30分钟”的指示。

在该示例中，行为指数导出器进一步识别在其中运动类型指标指示用户就坐的两个连续的十分钟长的时间帧。因此，第二行在一个条目中包含“用户就坐”的指示，并且在第二个条目包含“20分钟”的指示。

在特定示例中，驾驶时间个人指数模块64被构造为用于并且可操作用于例如基于运动指标30和/或在用户在室内的持续时间来确定用户驾驶时间的估计，，用户在室内的持续时间是基于室内/室外指标10、速度指标35等或其任何组合来估计的。

因此，在一个示例中，驾驶时间个人指数模块64通过对行为监视时段期间的时间间隔(其间速度指标35指示用户以表征驾驶的速度而不是骑车、走路或跑步的速度在移动，比如当用户的速度高于25-40公里/小时时)的数量进行计数来导出驾驶时间个人指数。

III.天气指数/特征导出器模块70

根据本发明的一些实施方式，系统进一步包括天气指数导出器模块70，天气指数导出器模块70可以被构造为用于并且可操作用于确定某些指数，诸如平均温度指数71和温度变化个人指数72，这两个指数分别给出对用户所经历的平均环境温度和平均温度变化、这些变化的频率或其二者的估计。根据一些实施方式，天气指数导出器模块70根据用户的位置切换指标13、室内/室外指标11、温度指标41或其任何组合。

因此，在一个示例中，假设预定环境下的室内温度保持在预定值(例如，在“办公室环境”中，室内温度通常保持在22℃，而在家庭环境中室内温度可能保持在25℃)，则行为指数导出器导出温度变化个人指数71和72。这可以基于在RDB中存储的参考数据并且将各种预定的室内环境/位置与各种相应的温度条件相关联。

可选地，在该示例中，每当室内/室外指标从用户在室内的指示切换到用户在室外的指示时，行为指数导出器计算室外平均温度指标与室内位置的预定参考温度(例如22℃)之间的差值。可替换地或附加地，系统可以利用活动指标来确定用户是否正在驾驶(车内)或用户正在切换到车内/外，并确定室外平均温度指标(例如，晴天\阴天)和晴天\阴天所保持的参考温度之间的差值。

可选地，在该示例中，温度变化个人指数由行为指数导出器在每个预先限定的时间段ATI(例如每十小时)导出，在这种情况下，行为指数导出器通过对为那个预先定义时间计算的差值求和来导出温度变化个人指数。

可替代地，在该示例中，行为指数导出器导出温度变化个人指数，这是通过为那个预先定义的时期计算的差值求和并将求和结果除以每个预定义时间段的位置切换指标之和来得出温度变化个人指数。

现在转到图3B，在本发明的方法/系统中，基于在测量值的时间周期(例如用户一个或多个工作日或几个小时)从用户的行为被动了解用户需求来生成330眼镜规格，如上文中进一步详细描述的。

可选地，眼镜规格由眼镜规格生成器模块103从上文中进一步描述的一个或多个上述行为指数(例如，光指数50、活动类型指数60以及可能还有天气指数70)生成(330)，如下文中进一步详细描述的。附加地或可替代地，眼镜规格的生成操作330可以进一步基于所计算的低级别参数中的一个或多个。

例如，生成操作330还可以额外地基于用户的平均温度指标、室内百分比指标、室内/室外指标、用户在特定位置的时间(例如在高尔夫俱乐部、体育馆等中，其使用位置指标等来计算)，或其任何组合。

可选地，生成操作330的规格包括一个或多个眼镜特征，例如在眼镜的制造过程中将要应用到镜片的涂层或镜片的特征。例如，如图3B所示，生成330的规格的眼镜特征可以包括但不限于：(I)镜片涂层和/或滤光片，例如：E-SPF(眼睛-太阳保护系数)、防眩光涂层、防反射涂层、光致变色镜片类型、蓝光(HEV)防护涂层、防雾涂层；(II)光学镜片设计，例如适合于特定/特殊目的(例如驾驶、高尔夫或办公室使用)的渐进多焦点镜片(PAL)设计，和/或基于用户行为特征为用户定制设计；和/或(III)根据用户特征行为选择的框架类型和/或镜片材料。

可选地，规格的生成330提供参考数据(例如存储在数据存储器RDB中)，参考数据包括一个或多个行为指数的参考值，其与适合用户使用的相应眼镜特征相关联，适合用户使用的眼镜的行为指数与相应的参考值相似。参考值可以被预先限定，例如由系统1000的管理员或程序员或者自动地(例如通过眼镜规格生成器)预先限定。眼镜规格的特征可以通过将上述确定的指数50、60和/或70与它们各自的参考值进行比较来确定。

因此，眼镜规格生成器模块103可以包括以下方法/模块80、90、95和97或它们的子模块/子方法中的一个或多个，如下文中进一步详细描述的，这些一起被构造为用于并且可操作用于生成眼镜规格。这些可能包括但不限于以下的一个或多个：

I.滤光片和涂层规格生成器80

如上所述，滤光片和涂层规格生成器80可以适合于确定眼镜规格特征，眼镜规格特征包括指示镜片将要有的涂层、或滤光片、或特定镜片颜色、或特定滤光片中的一个或多个的数据，基于用户太阳眩光个人指数或位置指标(例如，位置指标指示用户每天在海滩上度过若干小时)。类似地，基于指示用户花时间打篮球或网球等的用户的活动类型和持续时间指数，生成330的规格可以附加地或可替代地包括防刮擦涂层。

更具体地，滤光片和涂层规格生成器80可以包括适于确定要包括在用户的眼镜规格中的相应涂层的以下模块/方法：

1)E-SPF(眼睛-太阳保护系数)涂层模块81。

E-SPF是一项国际公认的评级标准，其指示由镜片提供的UV防护。E-SPF值越高，镜片为用户提供的保护就越多。例如，E-SPF值为15的镜片所提供的防护等级比没有任何防UV防护的情况高15倍。

可选地，系统1000的眼镜规格生成器103或眼镜规格生成器103将如此预先限定的参考值分配给UV个人指数51。例如，眼镜规格生成器103可以使用用户所在的地理区域(如旧金山)的平均UV暴露以及地理区域中平均晴空(无云)的数量来计算参考值——两个数据均来自通过互联网可公开访问的其中一个数据库(例如来自网站)。

因此，在一个示例中，可公开访问的天气数据库显示，旧金山地区最近三个月的平均UV暴露为9.0，而这三个月的晴空占了80％。因此，眼镜规格生成器将UV个人指数的参考值设置为7.2(9.0×80％)。

在该示例中，眼镜规格生成器将为用户导出(比如通过行为指数导出器)的UV个人指数51与参考值7.2进行比较，例如通过计算针对用户导出的UV个人指数与参考值7.2之间的差值(通过将两者相减)。

然后，眼镜规格生成器使用计算的差值来确定要包括在规格中的眼睛-太阳保护系数(E-SPF)。

可选地，眼镜规格生成器103还使用参考数据库RDB(例如表)，参考数据库RDB可以包括用于确定E-SPF的预先限定的参考值。该表可以包括与根据每个UV个人指数范围而推荐E-SPF涂层值相关联的参考数据。

可选地，参考数据可由眼镜规格生成器103根据统计模型周期性地更新，统计模型根据UV个人指数和先前为旧金山地区的用户计算的参考值之间的差异运行，例如使用标准正态分布统计，如本领域已知的。

因此，在一个示例中，预先限定的表包括十行。每行都与用户的十个十分位之一相关，并给出了UV个人指数与参考值之间的差异范围和对于该差异范围推荐的E-SPF值。

因此，在该示例中，眼镜规格生成器可以基于用户各自的UV个人指数与参考数据相比较来生成包括对于第一用户的值为15的E-SPF和对于第二用户的值为25的E-SPF的规格。参考值表示在两个用户均居住的某个位置处(例如旧金山)的平均UV暴露和晴空天数的百分比的组合。

2)防眩光涂层模块82

防眩光涂层可以包括例如用于保护眼睛避免太阳眩光的涂层。

相应地，可选地，装置1000的眼镜规格生成器103将如此预先限定的参考值分配给平均太阳眩光指数。

可选地，眼镜规格生成器103根据平均太阳眩光指数可能具有的值的范围将平均太阳眩光指数的参考值设置为最大值，例如1或100％。

可替代地，眼镜规格生成器从参考数据库/存储器RDB获得(基于专业医师提供的数据)用于平均太阳眩光指数的参考值。

在一个示例中，眼镜规格生成器103(例如，其模块82)比较为用户导出(例如通过行为指数导出器102)的平均太阳眩光指数53与参考值以确定它们之间的匹配(例如，例如通过计算为用户导出的平均太阳眩光指数和参考值之间的差值(通过将两者相减))。

然后，眼镜规格生成器使用确定的匹配(例如，计算出的差值)来确定要包括在规格中的防眩光涂层。

此外，在该示例中，眼镜规格生成器可以利用参考数据(例如，可以预先限定并存储在参考数据库RDB中的表)来确定防眩光涂层。参考数据可以包括根据用户的平均太阳眩光指数53值的每个范围的推荐水平的防眩光涂层或太阳眼镜颜色/偏光滤光片/颜色。

可选地，参考值由眼镜规格生成器根据统计模型周期性地更新，该统计模型通过最近的预先限定时间(例如近一个月)中针对装置1000的用户所计算的差值运行。

因此，在一个示例中，预先限定的表包括十行，并且每行都与用户的十个十分位之一相关，并给出针对那个十分位的差值范围和推荐的防眩光涂层水平。

因此，在该示例中，眼镜规格生成器103可以基于每个用户的平均太阳眩光指数与参考值的比较而生成包括针对第一用户的一个防眩光涂层水平和针对第二用户的更高水平的防眩光涂层水平的规格。

3)光致变色滤光片模块83

光致变色镜片包括不同类型的镜片。光致变色镜片动态地改变它们的颜色，例如当暴露在阳光下时自动变深色，并且在室内时变回浅色。

可选地，眼镜规格生成器103包括光致变色滤光片模块83，其基于为用户确定的转换频率个人指数61分配指示要使用的光致变色镜片/涂层的类型的如此预先限定的参考值。

优选地，眼镜规格生成器从参考数据库/存储器RDB(基于专业医师提供的数据)获得将光致变色滤光片与用户的转换频率个人指数61的各种范围相关联的参考数据。

可替代地或附加地，可选地，眼镜规格生成器130对系统1000的多个用户的所有转换频率个人指数进行平均来计算并分配参考值(在系统至少部分地在服务器计算机1002中实现的情况下)，转换频率个人指数可能在最近一个月内在晴天的天数(如

网站所指示的)内、在预先限定的小时范围内(例如从9AM到下午5PM)对每个用户导出。然后，在晴朗的一天，如果从9AM到5PM的每小时导出的用户的频率个人指数61显着高于那个参考值，例如比参考值高出80％，则眼镜规格生成器可以生成其中包括为晴天通常使用而优化的光致变色镜片的规格。

4)蓝光(HEV)保护涂层模块84

高能可见(HEV)辐射或蓝光虽然具有比UV光更长的波长和更低的能量，但能够深入眼睛并引起视网膜损伤，如上文中进一步详细描述的。

可选地，眼镜规格生成器103(其模块84)被构造为用于并且可操作用于确定用户是否需要蓝光(HEV)保护层、所需的HEV保护层的类型、或其两者。

为了确定用户是否需要蓝光(HEV)保护层或需要的HEV保护层的类型，眼镜规格生成器可以使用用户的蓝光个人暴露指数52、活动类型和持续时间指数60、室内/户外指标10等，或其任何组合。

可选地，眼镜规格生成器从参考数据库/存储器RDB(基于专家医师提供的数据)获得将各种蓝光涂层/滤光片与用户的蓝光个人暴露指数52的参考值相关联的参考数据。

可替代地或附加地，眼镜规格生成器计算先前为系统1000的多个用户在他们的室内/室外指标指示用户在室内的时期导出的蓝光个人暴露指数的平均值。

然后，通过将参考数据中的蓝光个人暴露的参考值与用户的蓝光个人暴露指数52匹配或者通过计算蓝光个人暴露指数的某个参考值与为用户导出的蓝光个人暴露指数52之间的差值，蓝光(HEV)保护涂层模块84确定了适合于用户的HEV保护涂层的值。

另外，在另一个示例中，眼镜规格生成器使用可以被预先限定的表或参考数据库RDB(例如由系统1000的管理员或程序员预先限定)，以确定HEV保护涂层的值。该表根据用户的每个蓝光个人暴露指数52的范围给出了HEV保护涂层的推荐水平。可选地，参考数据由眼镜规格生成器周期性地更新，这是根据根据为系统1000的用户计算出的差值而运行的统计模型来更新的。

因此，在一个示例中，预先限定的表包括十行，并且表中的每一行都与用户的十个十分位数之一相关，并且针对那个十分位数给出了差值范围和推荐的HEV保护涂层的水平。

因此，在该示例中，眼镜规格生成器可以生成包括针对第一用户的一个HEV保护涂层水平、针对第二用户的更高HEV保护涂层水平、针对第三用户没有HEV保护层的规格。

生成330(如通过眼镜规格生成器)的规格可以包括，例如，特定类型的HEV保护层，例如特定材料的微黄色的涂层，如本领域已知的。

5)防雾涂层模块85

防雾涂层对于例如对于经历频繁温度变化的用户或对于在低温中的用户(例如对于经常在冬天的早晨跑步的用户)是有意义的。温度变化和低温都可能导致用户的眼镜雾化。

可选地，眼镜规格生成器103包括防雾涂层模块85，防雾涂层模块85被构造为用于并且可操作用于基于用户的温度变化个人指数72、平均温度指数71、或其二者，来选择/选出眼镜规格的防雾涂层。

因此，在第一示例中，当温度变化个人指数73超过可存储在参考数据库RDB中的预先限定的阈值时，眼镜规格生成器(例如其模块85)生成包括防雾涂层的规格。

阈值(即参考值)可以由系统1000的管理员预先限定，或者由眼镜规格生成器基于为系统1000的其他用户(例如在最近的月中)导出的温度变化个人指数来计算。可选地，为了计算阈值，眼镜规格生成器103使用标准正态分布统计，如本领域已知的。可替代地，眼镜规格生成器可以基于为系统1000的其他用户导出的50个最高温度变化个人指数来计算阈值。

可选地，其他用户是由眼镜规格生成器根据他们在与用户相同的寒冷国家或地区、根据他们与用户具有相同职业等而选择的系统1000的用户。

在第二示例中，当用户每天在室外超过两个小时(根据用户的室内/室外指标10)且在这些小时内室外温度低于预先限定的阈值(例如低于7℃)时，眼镜规格生成器生成包括防雾涂层的规格。

II.光学镜片设计模块90

如上所述，光学镜片设计模块90模块/规格生成器90可以适合于确定包括用于指示镜片的一个或多个光学特征的数据的眼镜规格特征。

通常，光学镜片设计模块适合于通过利用将每个用户活动与相应期间用户的一个或多个观看特征的某些参考值相关联的参考数据来确定光学镜片(例如但不限于PAL镜片)的设计。例如，每个用户活动(例如，与办公室/计算机相关的活动和/或各种类型的运动活动和/或各种类型的家庭活动和/或驾驶活动)通常可以通过参考参数的某些标称值来表征为：

-标称眼睛对焦距离(观看距离)：-表示在活动期间用户眼睛通常聚焦的标称距离；

-注视方向(例如注视倾斜方向和/或偏视，即垂直/水平注视角)：-指示活动期间用户注视的标称方向/倾斜角(并且注视方向通常包括垂直/水平注视角)；

-视角：-指示活动期间注视的偏视角度和可能的倾斜方向的范围(例如，这通常也称为视野角)。

图6A示出了以自解释的方式例示了根据几种活动类型的上述观看参数的某些标称参考值的表。包括诸如图6A的表中所示的用于多个活动的数据的参考数据(例如和/或镜片使用参数，诸如与各个活动相关联的注视方向)可以被存储在参考数据库RDB中并且被光学镜片设计模块90使用以基于行为指数并且特别是为用户确定的活动类型指数60来确定镜片设计的光学参数。

6)定制PAL设计模块94

根据本发明的一些实施方式，光学镜片设计模块90包括定制PAL设计模块94，定制PAL设计模块94被构造为用于并且可操作用于基于为用户确定的活动类型指数60来生成适合用户的定制PAL镜片设计。

根据一个示例，定制PAL设计模块被构造为用于并且可操作用于生成聚焦距离空间镜片图，聚焦距离空间镜片图指示当透过镜片的每个区域观看时用户眼睛聚焦到的平均标称距离。这可以通过利用如上面图6A中所示的观看参数的参考数据连同如上所述并且也例如在图6B中的表中例示的活动指数数据60来执行。

例如，空间镜片图可以由光学镜片设计模块90通过执行例如下文来生成：

(i)将每个活动的标称聚焦距离参数(例如图6A中所示)的平均值乘以用户的该活动的持续时间(例如，活动持续时间占用户的一天的每日百分比，如例如在图6A中所述)，并且将其在每个活动期间在由用户使用的镜片的观看区域上积分。就此而言，镜片的观看区域可由图6A的参考数据的镜片区域使用参数来定义，即在每个活动期间用户的标称注视方向和标称观看角度来定义。这提供了例如图6C中所示的镜片的空间聚焦图M，图M指示了当透过镜片的各个区域观看时用户聚焦其注视的聚焦距离；

(ii)然后，可以将镜片的空间聚焦图M分割成近视力区域、远视力区域和可能的附加聚焦区域(例如，根据具有相似/类似聚焦距离的区域位置的中间聚焦区域(可能/通常，相似性可以以对数尺度或其他合适的方式确定)以及它们之间的通道/过渡区域。这得到了定制PAL镜片设计的空间图L，如图6D所示。

因此，定制PAL设计模块94被构造为用于并且可操作用于根据上述方法或任何其它合适的方法以基于由行为指数导出器102确定的用户行为指数来确定定制光学PAL镜片设计。PAL镜片设计可以包括指示几何形状和近视力、远视力以及可能还有中等距离视力应当位于镜片上的位置的数据(这些参数通常也称为镜片的远测量位置、近测量位置和通道)，以及近视力、远视力和可能还有中等距离视力的区域在镜片中的几何形状(长度/宽度)(参数通常称为远区、近区和可能还有中等区以及它们的宽度/高度)。另外，所述系统可以被构造为用于并且可操作用于以这种方式确定上述区域之间的通道区域的位置和几何形状(例如，无扭曲路径，例如眼睛路径或会聚路径)以及上述区域之间的过渡区域(也称为通道)可接受水平的光学像差。

更具体地说，本发明的技术允许确定PAL镜片的以上以及可选地附加地或可替代的以下特征：

远测量位置：在该位置处，如果使用镜片仪测量，则规定的远焦度被验证。该位置被标记在配合点上方的中心图上。

近测量位置：在该位置处，如果使用镜片仪测量，则规定的近焦度被验证。该位置被标记在配合点下方的中心图上。

远区：镜片中意图被用于观察距离超过6米的物体的区域，在该区域中平均焦度偏离规定的远焦度不超过约0.5屈光度(由[D]表示)。

远区宽度：穿过配合点的水平线的长度，其中残余柱镜<0.5D,0.25D。

近区：镜片中意图被用于观察距离小于6米的物体的区域，在该区域中平均焦度偏离规定的近焦度不超过约0.25[D]。

近区宽度：穿过近测量位置的水平线的长度，其中残余柱镜<0.5D,0.25D，并且加光度>最大加光度-0.25[D]。

通道：镜片内在两个区域(即沿着其中所测量的平均焦度不断增加的会聚路径的远区和近区)之间延伸的区域，其中平均焦度不小于规定的远焦度，且不大于规定的远光+规定的加光度+0.1,0.25或0.5[D]，并且不需要的散光≤0.12,0.25或0.5[D]。

通道长度：远段中最低点(低于柱镜阈值)、近段中最高点(高于最小加光度阈值，低于最大柱镜阈值或低于最大加光焦度)之间的距离。

中间/过渡区：过渡区被定义为沿着会聚路径从配合点以下的垂直最低点(其中加光度仍然为零)到近视区中达到完全加光度的点。短过渡区允许从远区到近区以较小的扭曲进行平滑的过渡，反之亦然，伴随连续的单调的焦度上升，而没有任何：焦度跳跃、棱镜跳跃或图像跳跃。

会聚路径：由镜片后表面上的点构成的线，为了在每个给定的聚焦高度(考虑镜片的屈光度)观看在限定的距离处水平位于两只眼睛之间的物体，眼睛必须注视通过这条线。

观看角度：

更具体地说，镜片设计参数可以包括以下内容：

-通道(宽度/形状；位置；长度)

-近区(大小/宽度；位置；插入；形状)

-远区(大小/宽度；位置；形状)

-其他自定义区(大小/宽度；位置；形状)

-外围像差(最大像差和/或其位置；最大像差的梯度和/或其位置)

PAL镜片设计的上述特征可以相对于所谓的镜片配合点来确定，镜片配合点是患者在无限(或等同)距离处直视前方时注视通过镜片上的位置。根据本发明，也可以使用配合点位置，以便根据用户的需求/需要确定所选框架内的镜片的配合/切割轮廓。当用等轮廓图描绘PAL时，镜片的几何中心通常位于(0,0)位置。然而，配合点通常被设计成位于几何中心或上方4mm处，例如，(0,4)。

在一些实施方式中，定制PAL设计模块94被进一步构造为并且可操作以利用行为指数(特别是活动类型指数60)来确定用户是否使用镜片的任何特定区域来观看显着不同的聚焦距离(例如，聚焦距离之间的差值可以例如是由对数尺度来测量/规格化)。在这种情况下，定制PAL设计模块94可以确定：单个眼镜可能不会为用户提供足够好的解决方案或者适合于多个用户活动的一般PAL镜片设计是相冲突的。在这种情况下，系统可以以以下方式中的至少一种操作：基于用户的预定/监视的组合活动，利用组合策略来生成组合镜片设计。例如，组合策略可以包括基于用户活动的活动类型、持续时间、和它们之间的相似性对用户活动进行加权，并且在两个活动或组或活动具有相冲突的光学需求的情况下，系统选择较高权重的活动(并且可能推荐两套或更多套眼镜的偏好)。为此，系统可以向用户发出相应的通知(例如，通过UI模块)。

例如，在一些实施方式中，定制PAL设计模块94一起处理如上面图6A中所示的观看参数的参考数据和如上所述例如在图6B中的表中示出的活动指数数据60，以确定表示聚焦距离的标准偏差的标准偏差图S，在用户参与的多种活动类型中当用户透过镜片的每个区域观看时用户眼睛聚焦在该聚焦距离。例如，标准偏差图S，例如图6E所示的，可以由光学镜片设计模块90通过执行例如以下步骤来生成：

(i)将每个活动的标称聚焦距离参数(例如图6A中所指定的)的标准偏差乘以用户的该活动的持续时间(例如，如活动持续时间占据用户的一天的每日百分比，例如在图6A中说明的)，并将其在用户在每次活动期间使用的镜片的观看区域上积分。这提供了聚焦距离在镜片的每个区域从镜片所需的空间标准偏差图S，如例如图6E所示的；

(ii)识别镜片中的聚焦标准偏差超过某个预定聚焦标准偏差阈值(例如以对数或其他标尺)的面积/区域；

(iii)在大标准偏差(即大于阈值)的面积/区域被识别的情况下，定制PAL设计模块94确定：这些区域/面积和/或引起大标准偏差特定的用户活动可能需要单独的/不同的眼镜。在这种情况下，定制PAL设计模块94可以进一步处理活动指数和参考数据(例如，如图6A和图6B中所示的那些)以确定引起大标准偏差的特定用户活动；

(iv)然后，定制PAL设计模块94可以推荐特定的眼镜以适应这个特定的活动。

为此，在一些情况下，具有适合于用户的某些特定活动的特定光学镜片设计的特定眼镜可以基于用户活动指数60被推荐给用户。这可以例如包括具有驾驶PAL镜片设计的驾驶眼镜；具有运动PAL镜片设计的运动眼镜；具有办公室PAL镜片设计的办公室眼镜；或其他设计，诸如具有适合于用户所参与的一个或多个以及可能所有活动的定制PAL镜片设计。

例如，光学镜片设计模块90可以包括特定的PAL设计模块，例如驾驶PAL设计模块92、办公室PAL设计模块91、运动PAL设计模块93、和/或其他可以被构造为用于并且可操作用于处理用户的活动指数60并确定用户是否特别参与一项或多项活动(例如驾驶、办公室、运动活动)的特定的PAL设计模块，并且在这种情况下确定匹配用户所从事的相应特定活动的合适的PAL镜片。

就此而言，系统可以包括PAL设计参考数据，该数据包括适合于驾驶、办公室活动、各种运动活动和/或诸如以下的其他活动的某些特定PAL设计：

-各种特定的驾驶活动(室外)：在城市/乡村道路上或不在其上驾驶、白天/夜间驾驶、带有频繁停车和加速的不规则驾驶；

-各种特定骑车活动(室外)：在公路上或不在其上骑车；

-各种特定的水上运动活动：航行/冲浪；

-其他运动如滑雪、高尔夫、健身房、跑步；

-各种特定的办公室活动：阅读、使用计算机/移动设备、会议；

-其他/家庭活动，如烹饪、玩电脑、阅读、电视/游戏、园艺(室外)、清洁/家务。

参考数据库可以包括针对以上列出的活动或其组合的参考PAL设计。可替代地或附加地，参考PAL设计可以包括以下镜片设计类别(活动优化的)：所有目的(经典)；时尚(包装镜片)；运动(包装镜片)；高尔夫；城市；办公室/办公室E；放松；驾驶。

在下文中，为了清楚起见，仅描述少数突出的PAL设计模块，包括驾驶PAL设计模块92；运动PAL设计模块93；和办公室PAL设计模块94。所有这些特定模块可以与包括用于特定活动的参考PAL设计的参考数据库RDB相关联，并且可以被构造为用于并且可操作用于根据用户的行为指数选择适合于用户参与的活动的特定PAL设计。

7)驾驶PAL设计模块92特征

根据本发明的一些实施方式，光学镜片设计模块90包括驾驶PAL设计模块91，驾驶PAL设计模块91被构造位并且可操作以基于用户的驾驶活动60来确定适合于用户的PAL镜片设计。

如上所述，对于驾驶PAL，所考虑的重要行为指数是指示驾驶的持续时间、位置、和时间(例如光条件)的指数。驾驶持续时间用于加权整个推荐，或用于加权用于推荐驾驶眼镜的阈值。驾驶位置可以用于确定设计参数(例如，城市观看环境物体将比农村更近)。用户在一天中通常驾驶的时间可用于确定干涉涂层-管理太阳眩光或人造光源眩光、或增强与黄色滤光片的对比度。

花费大量时间驾驶的用户可能需要他的眼镜包括使眼镜更适合驾驶的特征，例如某些类型的框架或镜片等，如下文中进一步详细描述的。

可选地，系统1000的眼镜规格生成器103(模块92)确定用户需要具有更适合驾驶的一个或多个特征，并基于用户的活动类型和持续时间指数、驾驶时间个人指数等、或其任何组合来选择用于规格的那些特征中的一个或多个。

在一个示例中，眼镜规格生成器(模块92)设置反映驾驶小时数的参考值，例如基于可从政府机构(例如美国劳工部或美国运输部)获得的统计数据或官方标准，例如九小时。

在该示例中，眼镜规格生成器(模块92)将用户的每日驾驶小时数与预定的参考值(例如九小时)相比较，用户的每日驾驶小时数从与驾驶相关的活动类型和持续时间指数条目、驾驶时间个人指数64、或其两者获取(例如通过计算二者平均值)。

另外在该示例中，眼镜规格生成器103的模块92可以使用可以预先定义(例如由系统1000的管理员或程序员预先定义)的参考表/数据库RDB来确定用户是否需要使眼镜更适合驾驶的特征、以及所需的特征中的任何一个或多个。

可选地，该表给出了关于根据用户的每日驾驶小时数与参考值之间的差值范围所需的特征的建议。

因此，在一个示例中，预先限定的参考数据表包括十行，并且每行与用户的十个十分位中的一个相关，并且给出了那个十分位的差值范围和推荐特征(如果有的话)。

因此，在该示例中，眼镜规格生成器可以生成包括针对第一用户的适合于专业驾驶员的特征(诸如偏振涂层水平或特定渐进多焦点镜片(PAL)类型)的规格，以及生成针对第二用户缺乏这些特征的规格。

8)办公室PAL(渐进多焦点镜片)设计模块91

根据本发明的一些实施方式，光学镜片设计模块90包括办公室PAL设计模块91，办公室PAL设计模块91被构造为用于并且可操作用于基于用户的办公室活动60(例如，和/或用户主要参与的任何办公室活动子集)确定适合用户的PAL镜片设计。

增长最快的PAL类别之一是专门为计算机使用和办公环境设计的镜片，也称为办公室PAL或计算机PAL。

这些镜片将镜片的计算机观看区域放置在正前方，使得用户不需要将头向后仰以找到清楚看电脑屏幕的地方。

具有这些特征的渐进多焦点镜片(PAL)具有符合人体工程学的正确位置，减少/防止颈部和肩部紧张以及在办公室工作时非常典型的计算机视觉综合症。

可选地，系统1000的眼镜规格生成器103(其模块91)基于用户的活动类型和持续时间指数、室内百分比指标等、或其任意组合而在规格上选择办公室PAL。

因此，在第一示例中，模块91基于活动类型和持续时间指数来生成包括办公室PAL的规格，例如当活动类型和持续时间指数指示用户每天坐很多小时时。

可选地，在该示例中，眼镜规格生成器(其模块91)进一步使用附加参数来确定是否在生成330的规格中包括办公室PAL，例如，由用户的室内/室外指标或室内百分比计算的用户在室外的时间百分比。

因此，在该示例中，眼镜规格生成器(其模块91)计算用户在室内的平均每日小时数，这是从在最近的一段时间内(例如一周)导出的用户的室内/室外指标来计算的。

在该示例中，眼镜规格生成器将那个用户在室内的平均每日小时数与参考值进行比较，例如与九小时进行比较，这是许多国家的典型的工作日小时数。

此外，在该示例中，眼镜规格生成器使用可以预先限定(例如由系统1000的管理员或程序员预先限定)的参考数据/表RDB，以确定是否将办公室PAL包括在生成330的规格中以及要被包括在内的办公室PAL类型。

因此，在一个示例中，预先限定的表包括十行。每行都与用户的十个十分位之一相关，并给出对于那个十分位所花费的每日小时数的范围以及推荐的办公室PAL(如果有的话)。

9)运动PAL设计模块93

增长最快的PAL类别之一是运动PAL，它是专为运动或特定运动设计的PAL，诸如：高尔夫PAL、足球PAL和跑步PAL。

可选地，系统1000的眼镜规格生成器103的运动PAL设计模块93基于用户参与的运动、根据活动类型和持续时间指数60而在规格上选择运动PAL。

因此，当活动类型和持续时间指数显示用户每天花费超过三小时例如打高尔夫时，运动PAL设计模块93可以包括运动PAL(例如特定的高尔夫PAL)。

III.框架类型设计模块95

如上所述，根据本发明的一些实施方式，生成330的规格可以附加地或可替代地包括特定的框架材料或设计，特定的框架材料或设计可以例如基于用户的活动类型和持续时间指数60来选择。例如，如果活动类型和持续时间指数60指示用户花时间在可能需要特定框架的特定活动(例如打篮球、骑车、滑雪等)上，则框架类型设计模块95可以选择适当的预定框架类型和/或形状和/或材料以匹配用户参与的这些特定活动。例如，篮球运动员通常需要具有广泛视野选择的眼镜。

为此，系统可以包括存储在参考数据库/存储器中的参考框架数据，并且包括指示各种框架类型和该框架类型适合的活动、并且可能还有指示每个框架类型和活动之间的匹配程度的数据。框架类型设计模块95可以被构造为用于并且可操作用于确定用户的至少一个眼镜规格的一个或多个框架，所述一个或多个框架将最优地适合于当用户使用特定眼镜规格的眼镜时用户应当参与的一个或多个活动。

IV.镜片材质设计模块97

如上所述，根据本发明的一些实施方式，生成330的规格可以附加地或可替代地包括指示要在眼镜的镜片中使用的特定材料或材料类型/种类(例如，玻璃/塑料)的材料数据。镜片材料可以例如基于用户的活动类型和持续时间指数60来选择(例如，运动活动可能需要不易碎材料(诸如塑料)，而对于办公室活动较高折射率的材料可能是优选的)。可替代地或附加地，镜片材料可以例如基于天气指数70来选择，以便在天气指数的某些具体值指示有雾的情况下使镜片防雾。相应地，镜片材料设计模块97可以针对为用户准备的任何特定眼镜规格选择适当的镜片材料，使得所使用的材料适合用户参与的特定活动。

如上所述，根据本发明的一些实施方式，系统1000进一步包括生产/制造规格/文件生成器106。

可选地，系统进一步包括生产规格/文件生成器106，生产规格/文件生成器106适合于一起处理由模块103获得的眼镜规格和输入数据(例如，个人用户数据)以基于上述内容确定眼镜生产(制造)规格，其中输入数据指示用户的视力处方并且可能还包括指示用户脸部结构的数据。

为此，根据一些实施方式，系统1000包括视力处方数据提供器140，视力处方数据提供器140被构造为并可操作以用于提供指示用户的视力处方的数据(例如从用户接收的数据)。例如，模块140可以与用户输入模块142和/或与适合于获得用户处方的数据检索器144(例如OCR)相关联。

在一些实施方式中，系统1000进一步包括脸部结构数据提供器150，如图中所示。这在图中以自解释的方式举例说明，并且包括用于接收用户的脸部图像的照相机以及适合于基于用户的图像确定以下性质的脸部图像分析器154：用户的瞳距156、鼻梁高度157、和/或脸部宽度157。

所生成的眼镜制造规格可以被传送给远程方，例如框架眼镜或镜片的眼镜制造商、远程3D(三维)打印机等。

可选地，所生成的眼镜制造规格在GUI(图形用户接口)中(例如在用户的智能手机的屏幕上)呈现给用户，例如通过系统1000的GUI管理器，如上文中更详细描述的。

可选地，所生成的眼镜制造规格是由制造机器(或机器阵列)可读的格式生成的文件格式，例如是用于制造机器(诸如3D打印机或眼镜行业当前使用的制造机器的中的一个)的输入文件，如本领域已知的。

制造机器可读的文件中的规格的部分因此可以包括但不限于例如：

1.视力处方-示例性处方可以包括：

1.1.镜片直径-从框架的类型和形状导出。

1.2.球面-这指示镜片焦度的大小，以屈光度(D)(镜片的折射率(光弯折)的衡量单位)来衡量，用于矫正近视或远视。如果包括减号(-)，则用户是近视的；如果包括加号(+)或者前面没有任何这些标志，则用户是远视的。

1.3.柱镜柱镜-这指示用于散光的镜片焦度的量。

1.4.轴-这描述了不包含用于校正散光的柱镜焦度的镜片顶点。

1.5.加光度–指示多焦点子处方。

1.6.棱镜-这是棱镜焦度的量，用棱镜屈光度来衡量，以补偿眼睛对准问题(例如以单位和上\下\进\出方向指示)。

2.镜片类型-多\双\单焦。

3.镜片指数-镜片厚度。

4.颜色-镜片颜色、透明度百分比等。

5.基材–矿物质(如玻璃)、丙烯酸、聚合物(如聚碳酸酯)等。

6.预处理的基材-已经为生产目的预处理过的基材，例如通过模塑成预制板。

7.滤光片和涂层-例如：颜色(如梯度)、UV防护(无论是否以涂层类型或以材料类型)、蓝光涂层、偏光片(材料类型上的防眩光涂层)，防雾涂层等。

8.PAL(渐进多焦点镜片)设计-镜片的特定设计，以便支持多个焦点，以用于不同的使用、活动类型和需求。

9.测量–脸部配合参数，例如左右PD(瞳距)、H(从瞳孔到镜片底部的高度)、A(镜片宽度)、B(镜片高度)、D(鼻梁距离)。

10.框架类型-塑料、无框架等

11.组装说明-生产过程可包括组装完整的眼镜(即镜片制造、将镜片组装到框架、或其二者)。

12.框架类型切割–例如切割镜片的指示，以便配合特定的框架类型、尺寸等。

例如，制造规格/文件的生成可以另外基于用户的平均温度指标、室内百分比指标、室内/室外指标、用户在特定位置的时间(例如在高尔夫俱乐部，健身房等中)、或其任何组合，如上文中进一步详细描述的。

可选地，所生成的制造规格还包括如下数据，例如视觉处方数据、视觉镜片类型、尺寸、框架类型、框架形状、材料、滤光片类型、涂层类型等。可选地，该数据由用户输入、由用户或另一方(一如验光师或医师)提供的文件输入等。

可选地，机器可读格式的文件通过无线或有线通信通道、通过生产设备中的通信通道、通过互联网等传送到控制制造方的制造机器或制造机器阵列的计算机。

文件也可以从用户使用的智能手机或计算机由眼镜商店等自动或手动地以例如文件、电子邮件附件等输入(例如，在用户按下GUI中的特定按钮时)。

现在参考图4A-4D，图4A-4D是根据本发明的示例性实施方式的示出了与不同活动类型相关的加速度计信号的简化图。

运动类型指标根据在每个预定时间帧(例如每分钟(即每分钟测量))用户的运动分析给出身体活动的类型的指示，例如用户是静止的、驾驶、行走、跑步、航行等，如上文中进一步详细描述的。

可选地，行为指数导出器基于使用一个或多个加速计测量的值(例如使用预先训练的神经网络(NN)或深度神经网络(DNN)模型等)来计算运动类型指标。

因此，在一个示例中，对于六十秒的时间帧，行为指数导出器通过安装在用户的移动设备上的加速度计收集在例如每个六十秒所测量的值，例如一起收集针对那些秒的室内/室外指标和速度指标。

然后，在该示例中，行为指数导出器将收集的值和指标发送到远程分类引擎，例如基于DNN或NN模型的引擎，如本领域已知的。

远程分类引擎基于指标和值确定运动类型(例如驾驶、行走、跑步、航行等)并将确定的运动类型返回，以供行为指数导出者设置运动类型指标。

例如，用户的智能手机的加速度计可以产生三个连续的信号，每个信号反映手机(因此也即用户)在三个正交坐标的各自一个中的移动。

如图4A-4D所示，当被描绘为三组波形图时，由加速度计基于用户的不同运动类型而产生的信号可能显着不同。

因此，当用户行走时加速度计很可能产生一组信号4A，当用户骑车时产生不同的一组信号4B，当用户爬楼梯时产生不同的一组信号4C，以及当用户坐在用户的办公室时产生一组不同的信号4D。

神经网络(NN)或深度神经网络(DNN)模型可以从针对不同用户接收的加速度计信号中导出，如本领域已知的。

因此，远程分类引擎可能能够使用导出的模型来基于加速度计的信号来确定用户的运动类型，例如走路、骑车、爬楼梯或坐着中的一种，以便行为指数导出器设置运动类型指标，如上文中进一步详细描述的。

现在参照图5A和图5B，图5A和图5B是根据本发明的示例性实施方式的示意性示出计算太阳眩光估计的框图。

根据一个示例性实施方式，根据一种其中计算了连续太阳眩光路径参数的示例性太阳眩光计算方法，例如由系统1000的行为指数导出器102来计算太阳眩光估计。

如使用图5A示出的，连续的太阳眩光路径参数的值将太阳551的眩光表示为根据太阳551位置的函数，太阳沿从东(日出)到西(沿着日落)的假设路径延伸，沿着圆弧在用户的大体地理区域(例如，用户居住的城市)上。

根据该方法，在白天期间，太阳眩光路径参数的值由下式给出：S＝0.5×(1+abs(Sinα))，其中S表示太阳眩光路径参数，α表示在如此假设(用于该计算)的用户的平面地理区域上，太阳551和沿从西到东方向对齐的直线552之间的角度。

在这个例子中，α的值从(+90°)到(-90°)变化，并且由用户地理区域(比如城市)中关于日出和日落时间的公开可用数据(例如来自互联网天气网站中的一个)导出。

α的值可以通过例如下式导出：α＝90°-180°×(t-日出时间)/(日落时间-日出时间)，其中t表示当天的当前时间(例如10:25或13:50)。

因此，例如，在中午太阳处于最高高度时，α＝0°和S＝0.5。然而，在日落之前不久或日出之后不久，即当太阳眩光对面向太阳的用户的影响最大时，α＝～(+90°)或～(-90°)且S＝～1。

为了计算太阳眩光估计，示例性方法进一步考虑用户的运动方向。

事实上，如果用户在早晨从西向东运动(例如驾驶)，则在太阳刚升起之后，用户基本上直接面对太阳，因此可能经历非常显著的太阳眩光。然而，如果在那个时候，用户从东到西驾驶，即背对着太阳，用户很可能不经历显著的太阳眩光。

如使用图5B所示的，示例性方法使用角θ表示用户的运动方向，角θ是在从西向东方向上对齐的直线552与用户的运动方向553之间的角度。

角θ的值可以，例如，从当用户的运动方向553正对北时的0°到当方向553正对东时的90°、到当方向553正对南时的180°、以及到当方向553正对西时的(+270°)或(-90°)变化。

该示例性方法进一步计算用户方向参数。

当用户在地球北半球并且θ的值在(-90°)和(90°)之间时，用户方向参数由下式给出：U＝0.25×(1+3×abs(Sin(θ)))，其中U表示用户方向参数。

当用户在地球北半球并且θ的值在(90°)和(270°)之间时，用户方向参数由下式给出：U＝0.5×(1+abs(Sin(θ)))，其中U表示用户方向参数。

然而，当用户在地球南半球并且θ的值在(-90°)和(90°)之间时，用户方向参数由下式给出：U＝0.5×(1+abs(Sin(θ)))，其中U表示用户方向参数。

当用户在地球南半球并且θ的值在(90°)和(270°)之间时，用户方向参数由下式给出：U＝025×(1+3×abs(Sin(θ)))，其中U表示用户方向参数。

然后，当Sin(θ)和Sin(α)的符号相同时(即，当两个符号都为正或两个符号均为负时)，示例性方法通过将用户方向参数乘以太阳眩光路径参数来计算太阳眩光估计：E＝S×U，其中E表示太阳眩光估计。

然而，当Sin(θ)和Sin(α)的符号不同时，在示例性方法中，太阳眩光估计由下式给出：E＝(1-S)×U，其中E表示太阳眩光估计。

回到上面描述的图1A、图1B、图2B、图3A和图3B，应当注意的是，关于这些附图示出和描述的系统1000和其模块可以通过硬件(例如，计算机硬件，包括一个或多个处理器、存储设备和/或通信模块和/或模拟电路)、或者通过嵌入在非瞬时计算机可读介质中的软件、或者通过这些硬件和软件部件的组合实现，其中非瞬时计算机可读介质储存用于执行根据上述示例性实施方式的自动眼镜测量和指定规格的步骤的计算机处理器可执行指令。

根据本发明的示例性实施方式，提供了一种非瞬时计算机可读介质，诸如MicroSD(安全数字)卡、CD-ROM、USB存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)等。计算机可读介质可以存储用于执行自动眼镜测量和指定规格的步骤的计算机可执行指令，如上面例如参考使用图3示出的示例性方法300所描述的。指令可以在一个或多个计算机处理器上执行，例如在用户携带的移动设备的计算机处理器上、在服务器计算机的计算机处理器上等、或其任何组合上。为了执行这些步骤，至少一个计算机处理器通过无线或通过有线连接与一个或多个移动传感器通信，如上文中进一步详细描述的。移动传感器可以包括例如安装在用户的移动设备上携带的设备上的一个或多个传感器、由用户穿戴并且通过有线或无线连接与设备(例如移动设备或台式计算机)连接的一个或多个传感器等、或其任何组合。

应当预期的是，在本专利的有效期间，将开发许多相关的设备和系统，并且本文术语的范围，尤其是术语“计算机”、“传感器”、“智能手机”、“智能手表”、“服务器计算机”、“GPS接收器”、“加速度计”、“光度计”、“相机”、“指南针”、“时钟”、“Wi-Fi”、“通信卡”、“手机”、“3G”、“4G”、“LTE”、“3D打印机”、“数据库”、“网站”、“应用程序”、“E-SPF”、“防眩光涂层”、“防反射涂层”、“光致变色镜片”、“HEV防护涂层”、“防雾涂层”、“PAL”、“镜片”、和“眼镜”，旨在演绎地包括所有这些新技术。

应当认识到的是，为了清楚起见，在各个单独实施方式的上下文中描述的本发明的某些特征也可以在单个实施方式中以组合形式提供。相反，为了简洁起见，在单个实施方式的上下文中描述的本发明的各种特征也可以单独地提供或以任何合适的子组合提供。尽管本发明已经结合其具体实施方式作出了描述，但是很显然，对于本领域普通技术人员而言，许多替代、修改和变化将是显而易见的。相应地，其旨在涵盖落入权利要求的精神和广泛范围内的所有这些替代、修改和变化。

本说明书中提及的所有出版物、专利和专利申请在此通过引用整体并入本说明书，其程度如同每个单独的出版物、专利或专利申请被具体地和单独地指出以通过引用并入本文。另外，本申请中任何参考文献的引用或标识不应被解释为承认这些参考文献可作为本发明的现有技术。

Claims (18)

1.一种用于自动进行测量以用于生成眼镜规格的系统，包括：

值测量器，所述值测量器与由用户携带的至少一个移动传感器通信，并且被构造为使用所述至少一个移动传感器来测量多个值；以及

行为指数导出器，所述行为指数导出器与所述值测量器通信，并被构造为使用所测量的值导出指示所述用户的眼睛使用的至少一个行为指数,

其中所述行为指数导出器被构造为用于并且可操作用于在某个行为监视时间段期间监视所述用户的行为，并且由此导出所述至少一个行为指数，所述至少一个行为指数作为指示在所述某个行为监视时间段期间所述用户的所述眼睛使用的指数，且其中在所述行为监视时间段期间：

(a)所述值测量器被构造用于并且可操作用于在所述行为监视时间段内在多个交错的间隔开的时间间隔期间获得指示由所述至少一个移动传感器所测量的值的感测数据；以及

(b)所述行为指数导出器被构造为用于并且可操作用于执行以下操作以导出所述至少一个行为指数：

-在所述间隔开的时间间隔期间获得指示从所述至少一个移动传感器获得的所测量的值的感测数据；

-利用每个相应时间间隔的所述感测数据来确定与在所述相应时间间隔期间所述用户的行为特征相关的指标；以及

-利用与所述行为监视时间段的所述多个时间间隔相关的所述指标，以确定指示所述用户的行为特征的至少一个行为指数。

2.根据权利要求1所述的系统，其中由用户携带的所述至少一个移动传感器至少包括提供指示所述用户的活动的感测数据的加速度计；且其中所述测量的值适于利用所述至少一个移动传感器来确定指示至少一个指标的数据，所述至少一个指标用于指示所述用户的移动。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其中由用户携带的所述至少一个移动传感器至少包括适于提供指示所述用户的位置的数据的定位模块；并且，其中所述系统包括数据提供模块，所述数据提供模块被构造为用于并且可操作用于通过数据网络连接到数据服务，以确定由所述定位传感器确定的所述用户的地理位置处的光条件和天气条件中的至少一个。

4.根据权利要求3所述的系统，被构造用于并且可操作用于确定指示在某个时间间隔期间所述用户的室内或室外环境的数据，并利用所述数据、结合指示所述用户的地理位置处的光条件和天气条件中至少一者的数据来估计在相应时间间隔中所述用户所暴露的光条件和天气条件中的至少一者。

5.根据权利要求1所述的系统，被构造用于并且可操作用于实现在所述用户的移动设备中，所述移动设备包括所述至少一个移动传感器，且其中所述值测量器在所述交错的间隔开的时间间隔中操作以用于测量所述多个值。

6.根据权利要求5所述的系统，适于在所述间隔开的时间间隔之间的休眠时间段中停用所述至少一个移动传感器，以降低所述移动传感器的能量消耗。

7.根据权利要求1所述的系统，包括眼镜规格生成器，所述眼镜规格生成器与所述行为指数导出器进行通信，并且被构造为使用基于所述用户的被监视行为的至少一个所导出的行为指数生成针对所述用户的眼镜规格，而不需要来自所述用户的数据输入。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述眼镜规格生成器被构造为用于并且可操作用于生成所述眼镜规格，使得所述眼镜规格包括指示针对所述用户的至少一个推荐的眼镜的数据，所述数据包括以下中的一个或多个：

-指示基于所述用户的行为特征而适合所述用户的至少一个光学镜片设计的数据；

-指示基于所述用户的行为特征而选择的一个或多个镜片涂层的数据；

-指示以下中的至少一个的数据：眼镜框架类型和镜片材料；并且其中所述眼镜框架类型和所述镜片材料中的所述至少一个是基于所述用户的行为特征来选择的。

9.根据权利要求7或8所述的系统，包括眼镜制造规格生成器，所述眼镜制造规格生成器被构造为用于并且可操作用于：利用所述眼镜规格和接收表示所述用户的视力处方和所述用户的脸部结构中的至少一个的个人用户数据，以及基于所述眼镜规格和所述个人数据生成用于为所述用户制造至少一副眼镜的眼镜制造规格。

10.一种用于进行自动测量以用于生成眼镜规格的方法，所述方法包括以下步骤：

a)测量从由用户携带的至少一个移动传感器获得的值；和

b)使用所接收的数据处理所测量的值并导出指示所述用户的眼睛使用的至少一个行为指数，

其中所述方法包括在某个行为监视时间段期间监视所述用户的行为，导出所述至少一个行为指数，所述至少一个行为指数作为指示在所述某个行为监视时间段期间所述用户的所述眼睛使用的指数；且其中所述处理包括：

在所述行为监视时间段期间在多个交错的间隔开的时间间隔中获得指示由所述至少一个移动传感器所测量的值的感测数据；

利用每个时间间隔的所述感测数据来确定与在相应时间间隔期间所述用户的行为特征相关的指标；以及

利用与所述多个间隔开得交错时间间隔有关的所述指标，以确定至少一个行为指数，所述至少一个行为指数指示在包括所述多个间隔开的时间间隔的所述行为监视时间段期间所述用户的行为特征。

11.根据权利要求10所述的方法，包括从至少一个定位模块获得所述测量的值，所述至少一个定位模块适于提供指示所述用户的地理位置的数据，且其中所述方法包括利用所述地理位置和通过数据网络连接到数据服务以确定指示在所述用户的地理位置处的光条件和天气条件中的至少一者的指标。

12.根据权利要求11所述的方法，还包括确定指示所述用户的室内或室外环境的数据，和利用所述用户的室内或室外环境的所述数据、结合指示所述用户的地理位置处的光条件和天气条件中的至少一者的数据，以估计在相应的时间间隔期间所述用户所暴露的光条件和天气条件中的至少一者。

13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，适于执行在包括有所述至少一个移动传感器的所述用户的移动设备中，且其中所述测量在所述交错的间隔开的时间间隔处执行且还包括在所述交错的间隔开的时间间隔之间的休眠时间段中停用所述至少一个移动传感器以减少所述移动传感器的能量消耗。

14.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，还包括基于从所述至少一个移动传感器获得的所测量的值而导出的所述至少一个行为指数来生成用于所述用户的眼镜规格，且其中所述生成所述眼镜规格是通过监视所述用户的行为而执行的而不需要来自所述用户的数据输入。

15.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，包括为所述用户生成眼镜规格，所述眼镜规格包括指示将被包括在所述用户的眼镜中的一种或更多镜片涂层的数据，其中所述一种或更多镜片涂层是基于所述行为指数而选择的。

16.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，包括为所述用户生成眼镜规格，所述眼镜规格包括指示以下中的至少一者的数据：眼镜框架类型和镜片材料；且其中所述眼镜框架类型和所述镜片材料中的至少一者是基于所述用户的所述行为指数而选择的。

17.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，包括为所述用户生成眼镜规格，所述眼镜规格包括适于所述用户的至少一种光学镜片设计的数据，其中所述至少一种光学镜片设计是基于所述至少一个行为指数而确定的。

18.一种非瞬时计算机可读介质，所述非瞬时计算机可读介质存储有用于执行根据权利要求10至12中任一项所述的方法的计算机处理器可执行指令。

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