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行业 · 科研

在这里,眼镜本身就是仪器,而两项研究写出了它的代价

十二篇同行评审论文。戴在狨猴和雪貂头上的眼动仪、实验台上的 33 步操作规程、研究船上通过星链完成的急救演练,以及两项没有回避不适、而是把它测出来的研究。

在本站其他地方,眼镜是帮人干活的。在科学里,它就是测量仪器本身。这些论文中有一半根本不涉及显示:它们讲的是绑在头上的一台摄像头和一套眼动仪,无论那颗头属于人还是动物,用来记录视线去了哪里、双手做了什么。这个区别会改变你读结论的方式,所以此处点明,而不是含糊带过。

有两个实验室把眼动仪装在动物身上。加州大学圣迭戈分校研制了 CEREBRO,一套供自由活动的狨猴佩戴的轻量无线头戴式眼动系统,发现动物自由活动时的注视比头部固定时更可预测,并识别出在移动中稳定中央凹视觉的代偿性眼动与前庭眼反射,成果发表于 PNAS。罗切斯特大学在视觉辨别任务中追踪自由活动的雪貂,发现头部朝向对动物选择的预测独立成立,且优于单看扫视:雪貂先快速转头,之后才用一次扫视加以确认。在人身上,鲁汶大学让参与者面对一盘意大利面,手机分别放在左侧、右侧或不放,测得视线在整顿饭里被稳定地拉向手机。德克萨斯大学奥斯汀分校让家长与幼儿在家中佩戴无线眼动仪,发现当孩子正握着被命名的物体时,共同注意的效果更强。

田野里的仪器

在浙江理工大学和中国水稻研究所,眼镜不过是一台不用手拿的 5000 万像素相机:研究者在田间和大棚里直接拍摄受粉虱侵害的蔬菜叶片,训练改进版 YOLOv11 自动计数,达到 86.20% 的平均召回率和 84.25% 的平均精度。同一团队还用 Cascade-RCNN 模型从监测白板上识别并统计十类飞虱,召回率 83.43%。在西班牙国家研究委员会的科考船Odón de Buen 号上,船员佩戴 RealWear 眼镜、经星链连线一位并不在船上的教官,完成了心肺复苏和止血带演练,论文认为在没有专家在场的情况下就地培训船员是可行的。在韦尔斯利学院,十一名本科生每天至少两小时佩戴 Google Glass 在真实的一级生物安全实验室工作,双手拿着移液器,用语音逐步执行 33 步、20 步和 13 步的台面操作规程。

那两项诚实研究测到了什么

香港大学 2023 年把三台设备带到亚美尼亚阿拉拉特平原的考古发掘现场,报告称高温、扬尘和强烈日照使三台设备都无法连续使用:重量带来的不适、续航过短、数字工作区域偏小、阳光直射下屏幕可见度差、视场角狭窄。作者把自己的结果称作概念验证和“对未来的设想”,而不是常规的田野作业方式。

马凯特大学让十二名电力线路作业人员和十三名地下检修井作业人员分别佩戴 HoloLens、RealWear HMT-1 或不戴,测量颈部八块肌肉的表面肌电和眨眼频率。戴与不戴眼镜时,颈部肌肉活动没有显著差异,这是好消息。但佩戴 HoloLens 时的眨眼频率比佩戴 HMT-1 时每分钟少 8 到 11 次,作者指出这在长时间作业中意味着眼疲劳和干眼风险。这类数字厂商从不公布,而它发表在《Human Factors》上。

引用的案例

  • Richard W. Marklin(马凯特大学)、Ashley M. Toll(Milwaukee Tool 公司)、Eric H. Bauman(电力研究院 EPRI)、John J. Simmins(阿尔弗雷德大学)、John F. LaDisa 与 Robert Cooper(马凯特大学)
    做了什么
    十二名电力公司线路及变电站作业人员和十三名地下检修井作业人员,分别在佩戴 Microsoft HoloLens、RealWear HMT-1 或不佩戴任何眼镜的情况下完成日常现场作业,研究者同步采集颈部八块肌肉的表面肌电(EMG)和眨眼频率,以衡量肌肉负荷与眼疲劳。
    结果如何
    佩戴与不佩戴 AR 眼镜时,颈部肌电活动没有显著差异;但佩戴 HoloLens 时的眨眼频率比佩戴 HMT-1 时每分钟少 8 至 11 次,作者指出这对长时间作业者意味着眼疲劳或干眼风险。研究发表于《Human Factors》期刊。

    doi.org

  • Peter J. Cobb(香港大学文学院)与 Hayk Azizbekyan(亚美尼亚国家科学院考古学与民族学研究所),隶属阿拉拉特平原东南考古项目(APSAP)
    做了什么
    在 APSAP 2023 年发掘季,研究者把 Vuzix Blade 2 AR 眼镜与 Microsoft HoloLens 2、Meta Quest Pro 头显放在一起做田野测试,共四项实验:用免手持的语音和手势交互取代手机录入数据;在探方现场把已发掘遗存的三维模型就地叠加,用于直接进行地层对比;用 HoloLens 2 的深度引导系统把发掘面控制到水平;以及以数字方式操作陶器复原。
    结果如何
    论文发表于《Journal of Computer Applications in Archaeology》(第 7 卷第 1 期,第 370-387 页,2024 年 11 月):作者报告称,遗址上的高温、扬尘和强烈日照造成种种限制,使三台设备都无法连续使用,包括重量带来的不适、续航过短、数字工作区域偏小、阳光直射下屏幕可见度差以及视场角受限;文章本身把该结果定位为概念验证和“对未来的设想”,而非常规的田野应用。

    doi.org

  • Grace Hu、Lily Chen、Johanna Okerlund 与 Orit Shaer(韦尔斯利学院人机交互实验室),与波士顿大学合成生物学实验室 Cidar Lab 合作
    做了什么
    十一名本科研究人员每天至少两小时在真实的生物实验室(一级生物安全)中佩戴 Google Glass,运行自研应用逐步显示台面操作规程(33 步的质粒小量提取、13 步的连接反应、20 步的转化),可通过语音、手势或触控翻页,而双手正拿着试剂、移液器和玻璃器皿。
    结果如何
    论文发表于 CHI'15 Extended Abstracts(ACM,首尔):使用者表示,把规程放在视野里提升了在台面前的走动自由和操作信心(一位参与者原话是“多亏了 Glass,我觉得自己能顺畅而自信地完成整个流程”),戴着手套时语音指令依然好用;报告的局限包括续航仅 2 至 5 小时、手势识别受光照影响、戴手套时触控操作别扭,因此研究结束时使用者的平均满意度只能算中等。

    doi.org

  • Carlos Albarran Morillo 与 John F. Suarez-Perez(都灵理工大学),合作者 Micaela Demichela(都灵理工大学)、Monica Andrea Camargo Salinas(蒙特雷科技大学)与 Nasli Yuceti Miranda Arandia(波哥大美洲大学)
    做了什么
    他们让某制药包装线的工人在白班和夜班分别佩戴 Tobii Pro Glasses 3 眼动仪,把注视数据与自评问卷和照度测量交叉比对,以量化整个班次中的视疲劳变化。
    结果如何
    他们发现夜班期间视疲劳呈渐进上升,其中照明不佳条件下的高体力负荷任务最为不利;论文发表于《Sensors》(MDPI),作为一套人因干预框架的依据。

    doi.org

  • Silvia Aranda-García(巴塞罗那大学 INEFC,GRAFAIS 研究组)、Roberto Barcala-Furelos(维哥大学 REMOSS 组)、Jordi Sorribas(西班牙国家研究委员会 CSIC)、Roberto González、Marc Darné 与 Antonio Rodríguez-Núñez(圣地亚哥德孔波斯特拉大学 / SICRUS)
    做了什么
    海洋科考船 Odón de Buen 号上的船员和科研技术人员佩戴 RealWear 智能眼镜,经星链卫星接入 Remote Eye 平台,在一名并不在船上的教官指导下完成了两项船上应急演练(用心肺复苏模型进行基础生命支持,以及在模拟臂上用两种止血带进行止血处置)。
    结果如何
    概念验证发表于《Resuscitation Plus》:参与者认为这种远程、即时的培训有用、真实且有激励性,作者由此认为,在没有专家亲临现场的情况下就地培训船员是可行的,并且能保持有效的实时沟通。

    doi.org

  • 赵世龙、吕军、刘淑华、冯泽林、凌鹤平、焦家宝、倪兆鑫、杨保军、姚青与罗举(浙江理工大学,以及中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室)
    做了什么
    研究者使用配备 5000 万像素摄像头的 SUPERHEXA AR 眼镜(中国厂商超级视界科技出品),于 2023 年和 2024 年 5 月至 10 月间,直接在田间和大棚中拍摄受粉虱侵害的蔬菜叶片,并训练改进版 YOLOv11 模型,从这些图像中自动分割叶片并统计虫口数量。
    结果如何
    该系统在粉虱自动计数中达到平均召回率 86.20%、平均精度 84.25%(mAP50 为 91.60%);论文发表于《Frontiers in Plant Science》。

    doi.org

  • 盛海元、姚青、罗举、刘永建、陈祥福、叶中如、赵铁庄、凌鹤平、唐健与刘淑华(中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室及合作者)
    做了什么
    同一支水稻害虫研究团队使用带高清摄像头的 AR 眼镜,在田间调查中拍摄白色监测板上捕获的飞虱,并构建基于 Cascade-RCNN 的模型(“Cascade-RCNN-PH”),从图像中自动检测并统计十类飞虱。
    结果如何
    报告的飞虱检测平均召回率为 83.43%,平均精度为 83.56%;论文发表于《Computers and Electronics in Agriculture》。作者指出,用 AR 眼镜采集图像的做法还可推广到蚜虫、粉虱等其他害虫。

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  • Vikram Pal Singh、Jingwen Li、Kana Dawson 与 Cory T. Miller(加州大学圣迭戈分校心理学系皮层系统与行为实验室),合作者 Jude F. Mitchell(罗切斯特大学脑与认知科学系)
    做了什么
    他们研制了 CEREBRO,一套轻量无线的头戴式眼动追踪系统,供自由活动的狨猴在自然化环境中佩戴,通过红外摄像头和神经网络追踪瞳孔,记录动物在移动过程中的注视。
    结果如何
    论文发表于 PNAS:动物自由活动时的注视比头部固定时更可预测,研究还识别出在移动中稳定中央凹视觉的代偿性眼动与前庭眼反射。

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  • Silei Zhu 与 Marc Mancarella(罗切斯特大学德尔蒙特神经科学研究所、视觉科学中心、神经科学系),合作者 Tingan Zhu(哥伦比亚大学)、Abdelrahman Sharafeldin(佐治亚理工学院)与 Farran Briggs(罗切斯特大学 / 美国国家眼科研究所)
    做了什么
    他们在视觉辨别任务中,为自由活动的雪貂佩戴头戴式眼动仪,同步记录头部朝向与眼跳,以理解动物在做出知觉判断时如何组合这两种运动。
    结果如何
    论文发表于 eNeuro:头部朝向对雪貂选择的预测独立成立,且优于单看眼跳,说明动物先以快速转头完成定向,之后才用一次朝向目标的眼跳加以确认。

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  • Simon Ladouce 与 Céline R. Gillebert(鲁汶大学鲁汶脑科学研究所,脑与认知组)
    做了什么
    参与者在真实进餐(意大利面)过程中佩戴移动式眼动追踪眼镜,手机分别放在其左侧、右侧或不放在桌上;研究者用计算机视觉分析第一人称视频,测量在真实的日常行为中、在实验室之外,视线被拉向手机的方向和稳定程度。
    结果如何
    论文发表于《Scientific Reports》:手机的位置在整顿饭中持续把视线拉向它,说明可穿戴眼动眼镜能够捕捉自然行为(而非模拟情境)中的空间注意偏向。

    doi.org

  • Sara E. Schroer、Ryan E. Peters 与 Chen Yu(德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系)
    做了什么
    家长与幼儿组成的搭档(英语家庭和西班牙语家庭)在家中进行玩玩具、吃饭等日常活动时,佩戴轻量无线头戴式眼动仪,在实验室之外逐时刻记录注视和多模态社会互动。
    结果如何
    论文发表于《Developmental Psychology》:当被命名的物体正被孩子握在手里时,共同注意的时刻会提升孩子对该物体的关注,揭示了具身注意如何协调日常互动。

    doi.org

  • João Amaro、Rafael Ramusga、Ana Bonifácio、André Almeida、João Frazão、Bruno F. Cruz、Andrew Erskine、Filipe Carvalho、Gonçalo Lopes、Ata Chokhachian、Daniele Santucci、Paulo Morgado 与 Bruno Miranda(里斯本大学医学院生理学研究所与地理研究中心,合作方 NeuroGEARS Ltd./NeuroGEARS Portugal 与 Climateflux GmbH)
    做了什么
    他们研制并在现场测试了一套可穿戴背包系统,把环境传感器(微气候、空气污染、噪声)与脑电(EEG)和移动式眼动眼镜结合起来,由研究人员背着走在里斯本真实街道上,在自然条件下同步采集脑活动、注视和周围城市环境。
    结果如何
    论文发表于《Sensors》:报告在里斯本若干选定地点成功完成现场部署,证明这套一体化多传感平台可用于实验室之外的城市移动神经科学研究。

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