世界卫生组织初步估计当前全球的近视人数将从2010年的19.5亿人增至2030年的33.6亿人。这是一个庞大的数量，现在已经演化为一个庞大的产业，而这个产业目前已经达到千亿的规模，但是，目前我们依然无法解决当前的近视问题，而且更加恶化的情况是，源源不断的青少年加入了这个大军之中，这是一个危险的信号，需要我们推出切实可行的方法来解决这一世界难题，而此时，“亮睛睛”AI行为识别系统帮助我们的大忙，让我们能够通过人工智能的手段进行一个比较好的辅助措施，通过识别学生当前的行为，包括环境光、犯困、坐姿等等的情况让小朋友的用眼行为规范起来，通过科学的手段极大的减少近视人数的增加。亮睛睛AI行为识别系统还能对火灾烟雾等危险事件进行告警。学生错误坐姿AI识别算法公司
“亮睛睛”AI行为识别系统的小程序端的绑定学生的情况：在家长绑定完成了设备以后，在每一个设备下需要绑定一个学生基本信息（学生基本信息ID需要在一个界面上进行单独的配置）。学生基本信息包括学生的名字ID（自动生成）、昵称、性别、年龄），这些信息中名字为必填选项，其他作为可选项。同时这些学生基本信息（名字ID不能修改）也是可以进行更改。目前的场景我们支持一个学生可以绑定多个设备，但是一个设备只能绑定一个学生。后续再实现一个设备绑定多个学生的情况。目前支持小程序端关联的学生基本信息可删除，但是需要提醒之前的学生的数据将无法查看。坐姿习惯识别应用经销商亮睛睛AI行为识别系统能给学生的习惯进行打分。
经典的条件作用又叫应答条件作用或巴甫洛夫条件作用。他是以无条件反射为基础而形成的。一个中性刺激通过与无条件刺激的配对，能引起原来只有无条件的刺激才能引起的反应，这就是初级条件反应的形成。在初级条件反射的基础上又可以引入一个新的中性刺激建立次级条件反射。由于人具有概念和词语能力，可以用概念和语词替代任何具体的刺激物，所以人能够以语词建立极其复杂的条件反射系统。华生曾经认为，经典性条件作用是一切行为的基本单位，意思是一切行为都可以通过分析还原为一个个（巴甫洛夫）条件反射。这一看法后来由于对操作性条件作用和其它学习形式的发现被否定了。但经典的条件学习的确是许多行为的获得途径，这一点是毋庸置疑的。所以，对于这样的无条件反射的情况，我们利用“亮睛睛”AI行为识别系统就能够及时的进行抓取和分析，由此将数据作为心理分析的基本数据，而且是客观的数据。
“亮睛睛”AI行为识别系统建构了高度的安全策略，在通道侧我们使用了https的方式进行数据的传输，同时无论是学生终端还是小程序家长端以及Web端，所有的接入我们都采用了身份认证，未经过身份认证的消息，我们都作为非法信息进行抛弃。另外在隐私方面，我们满足了所有的图像信息都止于学生终端，在云上不会有任何的图像信息。另外，我们也定期进行安全方面的维护，所采用的云厂商建构其防火墙和抗DDos攻击的处理。通过从应用、网络、操作系统以及数据库等多层级的安全保护，满足一整套安全的防护。亮睛睛AI行为识别系统能够识别多个场景的行为，并能够及时进行数据处理。
“亮睛睛”AI行为识别系统的统计信息的展示和交互：成长曲线：家长可以在小程序端查看学生的行为变化数据，能够通过曲线进行绘制和描述。统计展示：家长可以在小程序端查看学生坐姿和行为识别的结果按照小时、天进行展示。语音播报：能够对坐姿、疲劳度、学习提醒等进行语音播报。在播报的过程中做到有一定间隔，不能频繁进行播报，提供友好的播报的信息，同时也能够提供一些个性化的播报的能力，通过家长设置的信息对学生姓名以及日期和学习的内容都进行个性化的播报，这样有效的提高了当前的AI的能力。养成习惯需要坐在固有的场景下，例如书桌前，这有助于更快融入场景中。学生AI行为识别服务商
对学生的监管是需要引导和惩罚并举！学生错误坐姿AI识别算法公司
“亮睛睛”AI行为识别系统的学生查看家长（主、从）的留言：学生查看留言：学生端间隔查询服务端是否有新的留言，如果存在则播报一次"您有新的留言"，播报一次，后续均通过绿灯闪烁提示。学生点击一次留言播报键（和留言键是两个按键），安卓版按时间顺序播放留言，播报完成后通知服务端已阅读。已读的留言服务器不再传给安卓端，并且家长端可以看到是否已阅读。如果服务端还有留言则绿灯继续闪烁提示。学生点击留言键后，播报其中的一条留言，每点击一次播报一次，直到留言查阅完毕。在留言播报期间，学生点击留言键和播报键进行忽略，不打断当前播报。学生错误坐姿AI识别算法公司