CN117379063A - 致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法，其系统包括有用于准确获取环境光参数的环境光谱传感器和用于获取用户情绪变化数据的脑电传感器；获取传感器模块数据并生成环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数，所述用眼参数包括有阅读距离和阅读姿势数据，判断阅读距离或阅读姿势数据是否满足设定预警阈值，否，记录阅读距离和姿势数据，是，提醒用户改进并记录阅读距离和姿势数据。本发明能够准确的判断出用户是否真的在阅读和环境对眼睛的刺激情况，方便医生依据环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼参数和视力数据准确判断用户的致近视因素。

Description

致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法

技术领域

本发明涉及眼视光医学、电子光学成像、微电子机械、计算机科学和人工智能领域，具体涉及致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法。

背景技术

随着电子产品的发展，电子产品(如手机、平板电脑)已渗透在人们的日常生活中，但长时间看电子产品的屏幕会让使用者感到眼部疲劳、干涩、视力模糊、头晕等问题。此外，看电子产品的屏幕时，使用者(特别是小孩)很难能够一直保持正确的姿势及合适的距离，较近的距离观看往往为使用者带来更好的观感(如更震撼)，渐渐的，距离不断的缩短将会迫使使用者的眼调节力的增加，乃至影响眼部健康。这些现代环境因素的改变，是否长期下去会加剧使用者近视，目前依然没有足够的科学依据。但是，现实情况是当前的近视发病率远高于以往，让人们不得不对这些电子产品对眼睛的危害性产生怀疑。

临床实践发现，从事某些特殊课业学习的学生近视的患病率有升高的可能，可猜测致近视与小孩每天的学习内容有相关性。医生检查小孩当前眼睛的近视情况后，通过家长描述获取小孩每天的活动情况，判断造成小孩近视的主要和次要原因，医生依据致近视原因制定预防、改善或治疗方案。但是家长并不会全天陪在小孩旁边，并时刻记录小孩的不同运动的时间，导致家长提供的活动情况数据不准确。这样的方式并不能客观反应孩子的真实情况。用眼情况数据和活动情况数据不准确均会影响医生对致近视因素的判断，这也导致了近视治疗的失败率居高不下。

为预防近视的快速发展，市面上逐渐兴起了一种防近视的眼镜附件(或眼镜)，能够依据佩戴者(后面都叫用户)的用眼情况，确定眼睛的疲劳情况，及时提醒用户放松眼部，缓解疲劳。或用户使用不正确的姿势阅读时，及时提醒用户改正。

这类产品的缺陷较为明显，即：仅通过获取用户前方物品距离，判断用户是否在阅读，或仅依据光强判断用户眼睛的疲劳情况。这些参数对近视发病的影响因素在医学界并未得到充分认可，而且人阅读的习惯五花八门，仅用上述方法不能准确的获取用户的用眼情况数据。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的问题是提供一种致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法，能够准确的判断出用户是否真的在阅读和环境对眼睛的刺激情况，同时依据用户的实际眼动数据与情绪变化数据检测用户的视力变化情况，及时提醒用户改进，也方便医生依据环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼参数和视力数据准确判断用户的致近视因素。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法，包括有传感器模块，所述传感器模块包括有用于准确获取环境参数的环境光谱传感器、距离传感器、角动量传感器、加速度传感器、眼动传感器和用于获取用户情绪变化数据的脑电传感器。

进一步的，所述系统包括有供电模块，所述供电模块包括有安装在镜框架上的第一供电电池和设置于眼镜盒内的第二供电电池；

所述镜框架上设置有第一充电触点，所述眼镜盒内对应设置有第二充电触点。亦可采取无线充电方案。

进一步的，所述第一供电电池为柔性电池。

进一步的，所述镜框架包括有眼镜框和眼镜腿，所述眼镜框和眼镜腿的连接处设置有通电触点，通过打开镜腿给传感器模块供电。

进一步的，获取传感器模块数据生成环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数，所述用眼参数包括有阅读距离和阅读姿势数据，判断阅读距离和阅读姿势数据是否达到设定的预警阈值，否，记录阅读距离和阅读姿势数据，是，提醒用户改进并记录阅读距离和阅读姿势数据。

进一步的，所述阅读距离数据和阅读姿势数据为两个距离传感器采集的距离数据并结合角速度传感器数据，所述用眼参数的获取方法包括有；获取传感器模块数据并通过AI自学习模块判断是否处于阅读或观察状态，否，不记录用眼参数；

是，获取脑电传感器数据并判断是否符合设定阈值，否，不记录用眼参数，是，给出处于阅读或观察状态的反馈并记录当前传感器数据以生成用眼参数。

进一步的，所述活动参数获取方法包括有：获取传感器模块数据、角动量和加速度模块数据，通过AI自学习模块判断出运动类型，记录用户每天的运动类型并生成活动参数。

进一步的，获取眼动和脑电数据预估用户的视力数据，所述视力数据的判断方法为：获取眼动传感器采集的眼动数据和脑电传感器采集的情绪变化数据，判断阅读区间眼动情况(眯眼或眨眼)和情绪变化情况，预估近视是否足矫，否，提醒佩戴或更换带有度数的眼镜；

记录设定时间段内的环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼参数和视力数据，以便医生确定导致近视的主要因素并制定相应的矫正和治疗(含运动或药物)方案。

进一步的，带有度数的眼镜为单独的镜片结构，所述镜片可拆卸安装于镜框架上。

进一步的，所述环境参数、活动参数、用眼参数和视力数据的采集时间不少于三个月，推荐六个月。

本发明具有的优点和积极效果是：

通过在镜框上安装环境光谱传感器，以获取环境中红光、绿光、蓝光、近紫外、近红外分量的光强数据，依据上述数据准确的计算出环境光的照度、亮度和色温信息，通过算法计算(根据曝光时间和信号增益)环境光频闪信息，进而准确确定环境光对眼睛的刺激情况。

镜框上安装有脑电传感器，通过脑电传感器确定用户阅读过程中大脑注意力集中的时间，以准确的确定用户实际阅读的时间。以及结合电生理参数、用眼参数、活动参数和环境影响因素，综合判断寻找影响人眼近视快速发展的拥有足够置信度的证据，填补了眼视光医学近视领域循证医学的空白。

眼镜框上安装第一充电触点，眼镜盒内对应位置设置有第二充电触点，眼镜框使用接触式的方式进行充电，不需要在眼镜框上设置连接导线的充电接口，保证眼镜美观性的同时，方便眼镜框充电(眼镜框放回眼镜盒内，自动开始充电)。亦可选配无线充电方案。

依据用户实际阅读时的眼动数据和脑电数据，依据眼动情况和情绪变化情况预估视力变化情况，在OK镜作用失效之时及时提醒用户佩戴近视眼镜，改善用户的用眼效果。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法的镜框架主视图；

图2是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法的镜框架右视图；

图3是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法的整体系统图；

图4是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法中环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数的获取流程图；

图5是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法中环境参数的获取流程图；

图6是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法中活动参数的获取流程图；

图7是本发明的致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法中电生理参数(脑电数据)和用眼参数的获取流程图。

图中：1、第一充电触点；2、距离传感器；3、加速度传感器；4、环境光谱传感器；5、定位模块；6、脑电极；7、通电触点；8、第一供电电池。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明提供致近视因素获取的眼镜系统和预防近视快速发展的方法，如图3所示，其系统包括有用于获取数据的传感器模块、用于无线数据传输的传输模块、用于定位的定位模块5、用于接收数据的移动端和用于数据综合分析处理的数据中心。传感器模块和定位模块5获取的数据，通过传输模块发送至移动端，移动端依据接收的数据给出环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数，移动端将上述参数传送至数据中心做综合分析处理，用于医生参考和给出干预方案。数据中心将医生给出的干预方案下发至移动端，移动端将干预方案转换成规则通过无线数据传输模块传送给传感器，作为各传感器的提醒阈值判断逻辑。

如图1和图2所示，传感器模块包括有加速度传感器3、角动量传感器、距离传感器2、眼动传感器、环境光谱传感器4和脑电传感器。加速度传感器3用于获取眼镜的不同方向的加速度数据，感知佩戴者的运动情况；角动量传感器用于获取眼镜的倾斜情况，感知佩戴者的头部姿势；距离传感器2用于获取前方物品距离眼镜的距离，眼动传感器用于获取眼球及眼睑的动作情况，环境光谱传感器4用于获取红光、绿光、蓝光、近紫外、近红外分量的光强数据以及环境光频闪数据，以便准确获取眼睛的环境光参数。脑电传感器可用于获取用户的情绪变化(如注意力)数据，用以获取用户实际用眼数据，确定用户的实际阅读情况及结合眼动传感器预测视力变化情况。

优选的：因为眼镜框是对称结构，为保证眼镜架(包括镜框和两个镜腿)上安装传感器后重量平稳，加速度传感器3、角动量传感器、环境光谱传感器4通常安装在镜框的中梁处，保证眼镜框结质量的平稳。

眼动传感器安装在镜框的两个桩头和两个鼻托根部内侧，且均朝向对应侧的眼球。脑电传感器的脑电极6分别安装在镜框的鼻托和两个镜脚的尾脚处(保证电极与皮肤接触)，安装位置均对称设置，使两个镜框的重量一致。距离传感器2分别安装于镜框的两个桩头且朝向外侧。根据两侧距离差值，可计算左右歪头情况。

无线模块可为蓝牙设备或NB-IoT设备，移动端通常是手机端，手机端内安装有APP应用。用户可在APP应用查看环境参数、活动参数和用眼参数。数据中心为云端服务，用于分析处理和永久保存用户的全部数据，可方便医生远程查阅。医生给出相关干预方案后，数据中心负责下发到用户的APP，然后设定各传感器的提示阈值判断逻辑。

供电模块包括有安装在镜框架内的第一供电电池8和设置在眼镜盒内的第二供电电池。为保证眼镜架外形结构的流畅、结构小巧，且不影响眼镜的佩戴和使用，第一供电电池8为柔性电池，并在眼镜架上设置接触式的充电第一充电触点1(接触式充电)；眼镜盒内对应设置有第二充电触点，将眼镜框放到眼镜盒内，因为眼镜盒位置固定，应此眼镜框与眼镜盒接触的位置固定，保证第一供电电池8正常供电。在经济条件允许的情况下，用户亦可以选择无线充电方式给第一供电电池8充电。

如：镜腿其悬空端的端部和镜框的下缘，眼镜盒内对应位置也设置有第二充电触点。当将眼镜框放到眼镜盒内后，第一充电触点1与第二充电触点接触，自动给第一供电电池8充电。用户只需要给眼镜盒充电即可，方便充电的同时，无须增大镜框体积，保证了镜框的美观性和实用性。优选的：第二供电电池通过有线充电的方式充电，保证充电效率。

优选的，第一供电电池8的尺寸为4x4x50MM，容量不低于30mAh。因为镜框架整体的体积较小，若再安装充电用的接头，会导致镜框架整体的体积变大，影响眼镜框的外形结构和流畅性。市面上包括有Micro USB、Type-C和苹果的Lightning接口。Micro USB接口的特点是扁形的，只可以单面插入。Type-C接口的特点是正反均可插入，形状为中空椭圆形，苹果的Lightning接口同样支持正反插入，手机形状为实心扁圆形。因为市面上充电用接头尺寸的种类和大小固定，占用眼镜框内部大量空间使体积增大，影响其它传感器的集成空间。

为避免用户没有带眼镜框时，第一供电电池8依旧给眼镜框上的传感器供电，镜腿与镜框连接处设置有通电触点7，打开镜腿后，第一供电电池8与传感器连通，传感器正常工作；当收起眼镜腿，自动断开供电。可通过获取传感器的工作时间，记录用户每天带眼镜的时长和时间段。

进一步的：可依据用户带眼镜的时间段和该时段的用眼情况，确定用户的生活习惯和办公习惯，以便诊断端依据用户的佩戴眼镜的使用习惯，制定对应的评估建议。

例如：用户只有白天带眼镜，且都处于阅读状态，可确定用户白天办公或学习，晚上不办公或学习，且戴眼镜只用于办公或学习。用户全天佩戴眼镜，佩戴眼镜后用户有阅读、运动、室内活动和室外活动，表明用户对眼镜的依耐性强。诊断端依据用户实际近视情况，给出评估建议，降低用户近视快速发展的概率。

定位模块5用于获取用户的地理位置，因为不同地理位置对近视的影响或有不同，南北方的空气湿度和光线强度均不同，对近视的影响也不完全相同。评估端可获取用户的位置信息，并依据不同的地理位置调整评估建议和预警阈值。当眼镜的使用对象是小孩时，因为小孩并不会携带手机(无法通过手机进行定位)，镜框内可加设定位芯片，小孩每次外出玩耍(眼镜通过蓝牙或NB-IoT设备(NB-IoT设备可实时查看所处位置)将位置信息发送至家长的手机端)，家长可查阅小孩的活动路径(此功能可选择性开启)。

相同的，为保证镜框将重量的对称性，定位模块5和无线模块设置与镜框的中梁处。

用户去医院看眼睛的次数并不会很频繁，但用户的活动情况和近视情况都在不断变动(如近视有进展或无进展)，用眼环境(季节变化、家庭、校园和户外等)和用眼习惯(生活习惯)发生改变，医生在远程亦能够及时给出对应的调整建议，降低用户近视快速发展的概率。

系统还配备有评估端，评估端也可为线上医生。移动端将用户的用眼数据上传至数据中心，评估端便可获得，评估端依据用眼数据判断近视是否有加重，或新的生活习惯是否影响近视等，依据上述因素调整APP应用上的评估建议和预警阈值。

评估建议包括有用眼习惯的建议、锻炼时长的建议和饮食方面的建议，甚至用药建议，预警阈值为不良用眼参数的阈值(新生活习惯的活动参数阈值)，或在有害光环境下的用眼时间阈值。用户依据评估建议相应调整生活和饮食习惯，以避免近视快速发展。

用户去医院检查眼睛时，医生依眼睛近视情况的实际的检查结果，制定合理的矫正或治疗方案，同时适当修改APP应用上的评估建议和预警阈值。

矫正方案包括有：医生依据眼睛的实际检查结果，选配佩戴合适的框架眼镜(本发明的眼镜系统亦是一个高精准度的框架眼镜)。或选配合适的OK镜以达到减缓近视发展的目的。通常晚上佩戴OK镜，白天视力正常，但在OK镜失效时配合框架眼镜。或应用低浓度阿托品，减缓近视发展。抑或框架眼镜与低浓度阿托品的组合或OK镜与低浓度阿托品的组合。

评估建议：用户合理的阅读时长、阅读距离、阅读姿势、环境光照、饮食方面和生活方面建议。预警阈值：阅读距离阈值、阅读姿势阈值、阅读时间阈值、环境光照度阈值、环境光亮度阈值、环境光光谱分量阈值、环境光色温阈值、环境光频闪阈值、活动时常阈值。

一种预防近视、改善或治疗近视快速发展的方法，如图4所示，获取传感器模块和定位模块5数据以确定用户的环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数。环境参数包括有：环境光照度、亮度、色温、光谱分量和环境光频闪。如图5所示，获取方法为：获取环境光谱传感器4数据，环境光谱传感器4数据包括有红光、绿光、蓝光、近紫外、近红外分量的光强数据(光谱跨度360nm～1060nm)，并依据上述分量数据，计算出用眼环境光的照度、亮度、光谱分量、色温、环境光频闪。

活动参数包括有：跑步、行走、跳跃、足球、篮球、羽毛球、乒乓球、看纸质书本、看显示屏幕、弹钢琴、拉小提琴等。

如图6所示，活动参数获取方法：定位模块5获取的数据也可与传感器模块数据的数据配合使用，AI自学习模块获取定位模块5数据，并生成用户的移动轨迹数据，依据用户在不同时间和不同位置的停留时间、运动情况和阅读情况构建用户的活动场所区域，不同区域对应有不同活动情况(如：室内区域，室外区域)

AI自学习模块依据传感器模块数据判断用户当前的活动情况(是否在运动)，同时依据用户的位置信息确定用户所在区域，判断该区域是否属于活动区域，是，记录用户当前在运动的活动参数，否，不记录数据。

使用相同的方法，可判断用户是否在吃饭、跑步、弹琴等活动，记录并生成相应的活动参数，以便医生依据用户的生活习惯判断用户的致近视因素。

如图7所示，用眼参数的判断方法：AI自学习模块获取距离传感器2、角动量感器和眼动传感器数据，判断用户是否处于阅读状态，否，给出反馈信息，且不记录用眼参数；是，获取脑电传感器数据并判断否符合设定阈值(判断用户是否正在阅读)，是，给出处于阅读状态的反馈并记录当前传感器数据以生成用眼参数和电生理参数(脑电数据)，同时记录阅读时间以获取每天的阅读时长。

由于人的注意力时间有限，在阅读过程中会有一段时间大脑放空，为能够更加准确的获取用户每天的阅读时长，通过脑电传感器的采集的用户情绪变化以分析注意力集中度，并进一步矫准时间以生成实际的阅读时间。

矫正方案包括有使用框架镜、接触镜(如OK镜)或治疗药物(如低浓度阿托品)。当用户使用OK镜后，能够时刻监测白天视力变化情况。

因不同用户其角膜形状变化速率不同，因此不同用户使用OK镜校正视力后，其失效时间不确定(角膜会慢慢恢复原状，导致校正失效)。校正失效是缓慢出现，不是突然失效，医生无法给出准确判断，当矫正失效后，用户不能及时佩戴备用近视眼镜，影响用户的用眼效果，进而对工作或学习造成影响。

判断用户近视是否足矫方法包括有：获取眼动传感器采集的眼动数据和脑电传感器采集的情绪变化数据，判断阅读区间眼动情况(眯眼或眨眼)和情绪变化情况，预估近视是否足矫，是，提醒佩戴或更换眼镜(备用近视眼镜)，并记录视力失效的时间。

优选的：镜框架上的镜片可拆卸设置。感知OK镜矫正失效后，用户装配带度数的镜片，避免影响用户正常活动。

当用户到医院检测视力时，医生依据用户的实际视力情况、视力失效时间数据、调整用户备用近视眼镜的度数。通过准确的获取用户佩戴OK镜后视力变化情况(失效时间)，以便医生配置合适的备用近视眼镜(合适的度数，避免过矫，加重近视)和用户及时佩戴备用近视眼镜，降低用户近视快速发展的概率。

因为近视进展速度并不固定，医生可依据记载的用眼环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼情况、近视进展情况，快速客观的分析不同用户致近视因素，并制定相应的矫正或治疗方案。

优选的：眼环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼情况的采集时间不少于三个月，推荐六个月。

进一步的，用户在阅读时，用户不会长时间保持一个固定姿态，会时常变换姿势，但有时候会因为长时间使用错误的阅读姿势，进一步加重眼睛近视问题。因此在镜框上加设有震动器或蜂鸣器，当用户出现错误的阅读姿势时，通过蜂鸣器响或震动器提醒用户。蜂鸣器或震动器通常选择安装在两侧眼镜腿上，保证眼镜重力的平稳性，避免震动时眼镜脱落，且能通过左右变化做不同情况的提示。

确定用户处于阅读状态后，依据距离传感器2、角动量传感器和辅助眼动传感器，判断用户是否有不良阅读姿态，同时记录次数。确定用户处于阅读状态后，依据距离传感器2、角动量传感器、眼动传感器数据判断用户的是否有弱视或斜视的问题。

室内和室外的的区分，通常是判断用户是在自然光还是照明光，室内和室外的停留时间的获取方法：获取环境光谱传感器4采集的数据，其数据包括有红光、绿光、蓝光、近紫外、近红外分量的光强数据(光谱跨度360nm～1060nm)，并依据上述分量数据，计算出环境光照度、亮度、色温和频闪，因为不同照明设备的色温和照度不同，通过判断照度、亮度、色温和频闪(户外一般无频闪)的所处范围，判断用户是在室内还是室外。

若用户必须长时间在室内活动，获取环境光的不同分量数据，依据光照度、亮度、色温和频闪所在区间，推算出环境光对用户眼球的危害程度，以便及时提醒用户规避，降低用户近视快速发展的概率。当检测到用户在高照度、高亮度环境下工作时(针对个体差异不同，须医生协助设定阈值)，提醒用户及时调整环境光的亮度、照度、色温和频闪。

以上对本发明的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.致近视因素获取的眼镜系统，其特征在于，包括有传感器模块，所述传感器模块包括有用于准确获取环境光参数的环境光谱传感器(4)和用于获取用户情绪变化数据的脑电传感器。

2.根据权利要求1所述的致近视因素获取的眼镜系统，其特征在于，所述系统包括有供电模块，所述供电模块包括有安装在镜框架上的第一供电电池(8)和设置于眼镜盒内的第二供电电池；

所述镜框架上设置有第一充电触点(1)，所述眼镜盒内对应设置有第二充电触点，亦可采取无线充电方案。

3.根据权利要求2所述的致近视因素获取的眼镜系统，其特征在于，所述第一供电电池(8)为柔性电池。

4.根据权利要求2所述的致近视因素获取的眼镜系统，其特征在于，所述镜框架包括有眼镜框和眼镜腿，所述眼镜框和眼镜腿的连接处设置有通电触点(7)，通过打开镜腿给传感器模块供电。

5.预防近视快速发展的方法，其特征在于，获取传感器模块数据并生成环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)和用眼参数，所述用眼参数的获取方法包括有；获取传感器模块数据并通过AI自学习模块判断是否处于阅读或观察状态，否，不记录用眼参数；

是，获取脑电传感器数据并判断是否符合设定阈值，否，不记录用眼参数，是，给出处于阅读或观察状态的反馈并记录当前传感器数据以生成用眼参数和电生理参数(脑电数据)。

6.根据权利要求5所述的预防近视快速发展的方法，其特征在于，所述用眼参数包括有两个距离传感器(2)和角动量传感器采集的阅读距离和阅读姿势数据，判断阅读距离或阅读姿势数据是否达到设定的预警阈值，是，提醒用户改善并记录阅读和姿势数据，否，记录阅读距离和姿势数据。

7.根据权利要求5所述的预防近视快速发展的方法，其特征在于，所述活动参数获取方法包括有：获取传感器模块数据并通过AI自学习模块判断出运动类型，记录用户每天的运动类型并生成活动参数。

8.根据权利要求5所述的预防近视快速发展的方法，其特征在于，获取传感器模块获取的眼动和脑电数据预估用户的视力数据，所述视力数据的判断方法为：获取眼动传感器采集的眼动数据和脑电传感器采集的情绪变化数据，判断阅读区间眼动情况(眯眼或眨眼)和情绪变化情况，预估是否近视足矫，是，提醒佩戴或更换带有度数的眼镜；

并记录设定时间段内的环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼参数和视力数据，以便医生确定导致近视的主要因素并制定相应的矫正和治疗(含运动或药物)方案。

9.根据权利要求8所述的预防近视快速发展的方法，其特征在于，带有度数的眼镜为单独的镜片结构，所述镜片可拆卸安装于镜框架上。

10.根据权利要求5所述的预防近视快速发展的方法，其特征在于，所述环境参数、活动参数、电生理参数(脑电数据)、用眼参数和视力数据的采集时间不少于三个月，推荐六个月。