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    信控交叉口行人過(guò)街沖突嚴(yán)重程度評(píng)價(jià)模型

    2023-12-28 02:53:48張文會(huì)徐海彬周舸溫文
    關(guān)鍵詞:模型

    張文會(huì),徐海彬,周舸,溫文

    (東北林業(yè)大學(xué),土木與交通學(xué)院,哈爾濱 150040)

    0 引言

    交叉口是城市道路網(wǎng)絡(luò)的組成部分,也是人車(chē)交通沖突的高發(fā)區(qū)。雖然交叉口信號(hào)設(shè)施和標(biāo)志標(biāo)線完備,但隨著城市道路交叉口人車(chē)通行數(shù)量不斷增加,仍存在右轉(zhuǎn)車(chē)輛、直行車(chē)輛與行人之間交通事故不斷發(fā)生[1]在交叉口人車(chē)沖突中,不同交通行為導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)程度存在差異,深入分析行人過(guò)街沖突嚴(yán)重程度和致因,對(duì)于降低交叉口人車(chē)事故、提升交叉口安全管理水平具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    目前,對(duì)人車(chē)沖突等級(jí)劃分的常用指標(biāo)有后侵入時(shí)間(Post Encroachment Time,PET)[2]、安全減速度(Deceleration to Safety Time,DST)[3]、潛在碰撞能量(Potential Collision Energy,PCE)[4]、沖突速 度(Conflict Speed,CS)[5]等。Jiang 等[6]針對(duì)傳統(tǒng)指標(biāo)的局限性與適用性提出一種改進(jìn)的交通沖突評(píng)價(jià)指標(biāo)(Traffic Conflict Evaluation Indicators,TI)。通過(guò)對(duì)已有沖突點(diǎn)的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行算法聚類(lèi)與迭代優(yōu)化,可以有效區(qū)分不同類(lèi)型的人車(chē)沖突嚴(yán)重程度[7]。鮑志強(qiáng)等[8]使用侵入時(shí)間(PET)與沖突時(shí)間(Time to Collision,TTC)作為仿真情況下人車(chē)沖突的指標(biāo)。Zheng L.等[9]將TTC、PET、修改碰撞時(shí)間(Modified Time to Collision,MTTC)和避免碰撞的減速(Deceleration to Avoid Crash,DRAC)中任意兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行組合,開(kāi)發(fā)了雙變量極值模型,根據(jù)模型預(yù)測(cè)與現(xiàn)實(shí)對(duì)比來(lái)驗(yàn)證交通事故碰撞嚴(yán)重程度。

    為深入分析人車(chē)沖突行為,張潔等[10]圍繞人、車(chē)、路、環(huán)境這4 個(gè)維度建立二元Logistic 模型,評(píng)價(jià)交通事故嚴(yán)重程度。彭勇等[11]通過(guò)Pearson相關(guān)性篩選14 個(gè)解釋變量,建立回歸模型獲得影響人車(chē)沖突嚴(yán)重程度的顯著性指標(biāo)。馬丹等[12]通過(guò)篩選行人不良過(guò)街行為的影響因素,建立二元Logistic 模型確定改善行人過(guò)街行為的措施。Layegh M.等[13]使用元胞自動(dòng)機(jī)模型對(duì)交叉口人車(chē)沖突行為進(jìn)行仿真,經(jīng)過(guò)回歸分析得到行人年齡段對(duì)人車(chē)沖突程度有顯著影響。Kumar A.等[14]將人車(chē)沖突按嚴(yán)重程度分為4個(gè)等級(jí),討論行人冒險(xiǎn)程度對(duì)沖突程度的影響。Zhang等[15]基于建立的人車(chē)沖突有序概率模型,分析車(chē)道數(shù)量與人車(chē)沖突的關(guān)聯(lián)。Benlagha 等[16]利用統(tǒng)計(jì)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法檢測(cè)交通事故大樣本發(fā)現(xiàn),性別對(duì)于交通事故嚴(yán)重程度有著顯著影響。

    綜合以上研究工作發(fā)現(xiàn),雖然針對(duì)交叉口人車(chē)沖突嚴(yán)重程度判別已有一定的研究基礎(chǔ),多選用PET、TTC 和DST 等為指標(biāo),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法深度分析關(guān)聯(lián)因素。但已有研究中對(duì)交叉口人車(chē)沖突嚴(yán)重程度的解釋變量存在不足,導(dǎo)致模型精度不夠、研究結(jié)果的解釋能力有限。此外,解釋變量較為單一,且分類(lèi)多為二分類(lèi)。

    因此,本文考慮到行人作為交通參與者的弱勢(shì)群體,車(chē)輛在沖突區(qū)域的平均速度對(duì)人車(chē)沖突程度存在著顯著影響,故引入沖突區(qū)域平均速度(Conflict Zone Vehicle Speed,CVS),結(jié)合傳統(tǒng)沖突指標(biāo)后侵入時(shí)間(PET)與沖突點(diǎn)距離(Potential Collision Distance,PCD)作為沖突嚴(yán)重程度評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)K-means聚類(lèi)算法將人車(chē)沖突嚴(yán)重程度分成3類(lèi)??紤]自變量相關(guān)性與因變量間的聯(lián)系,以更綜合的方式輸入特征間的復(fù)雜關(guān)系,建立多元有序Logistic回歸模型,引入充足的解釋變量,有助于提供深入和全面的信息以提高模型的解釋能力。

    1 交叉口交通調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

    1.1 方案設(shè)計(jì)

    本文選取哈爾濱市城市道路中3 處行人過(guò)街流量較大的交叉口作為調(diào)查地點(diǎn),分別為幸福路—樂(lè)園街交叉口、哈平路—三大動(dòng)力路交叉口、西大直街—漢陽(yáng)街交叉口。利用DJI MINI3 PRO 無(wú)人機(jī)高空拍攝與地面拍攝雙機(jī)位采集視頻,共收集到3 h視頻作為調(diào)查樣本,如圖1所示。

    圖1 調(diào)查路口實(shí)拍圖Fig.1 Real time photo of survey intersection

    首先利用Tracker軟件解析軌跡得到人車(chē)沖突數(shù)據(jù),使用K-means聚類(lèi)算法將沖突點(diǎn)按照嚴(yán)重程度劃分為3個(gè)等級(jí),綜合考慮人、車(chē)、路等多個(gè)變量建立多元有序Logistic 模型,具體實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。

    圖2 實(shí)驗(yàn)流程圖Fig.2 Experimental flowchart

    1.2 變量描述

    首先,基于人工觀測(cè)和Tracker 軟件解析處理航拍視頻,剔除異常數(shù)據(jù)后獲得423組有效沖突樣本。其次,為保證風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)精度,將城市道路交叉口行人過(guò)街場(chǎng)景包含的多種類(lèi)型信息,以多類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為輸入集。其中,一級(jí)變量按照人、車(chē)、路等因素劃分為道路交通特征、車(chē)輛交通特征、行人交通特征這3 個(gè)特征變量。結(jié)合各變量特點(diǎn)與觀測(cè)實(shí)際情況,對(duì)各一級(jí)變量細(xì)化。最后,根據(jù)變量類(lèi)型將二級(jí)變量劃分為離散變量、連續(xù)變量、分類(lèi)變量,具體如表1所示。

    表1 變量描述Table 1 Variable description

    1.3 沖突點(diǎn)空間分布

    為了獲得行人與機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)沖突空間分布特征,將3個(gè)交叉口人車(chē)沖突點(diǎn)分別映射到人行橫道,如圖3 所示,圖中散點(diǎn)代表人車(chē)沖突點(diǎn)。由此可見(jiàn),沖突點(diǎn)的空間分布具有一定的規(guī)律,人行橫道中部的沖突點(diǎn)通常出現(xiàn)在行人二次過(guò)街或行人闖紅燈的情況下;幸福路和西大直街交叉口的沖突點(diǎn)主要集中在車(chē)輛出口道一側(cè)的人行橫道;哈平路交叉口不含出口道,該路段的人車(chē)沖突主要由行人與右轉(zhuǎn)車(chē)輛的沖突引起,因此沖突點(diǎn)多集中在右轉(zhuǎn)車(chē)道前的人行橫道上。

    圖3 人車(chē)沖突位置分布散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plot of conflict location distribution between people and vehicles

    2 沖突嚴(yán)重程度聚類(lèi)評(píng)價(jià)

    2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    對(duì)于行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)與機(jī)動(dòng)車(chē)沖突嚴(yán)重程度分析,除了采用后侵入時(shí)間(PET)、潛在碰撞距離(PCD)作為人車(chē)沖突評(píng)價(jià)指標(biāo),本文還引入沖突區(qū)域車(chē)速(CVS)評(píng)價(jià)沖突嚴(yán)重程度。

    (1)后侵入時(shí)間PET

    PET是指行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)或機(jī)動(dòng)車(chē)先離開(kāi)沖突點(diǎn)后,第2 位道路使用者到達(dá)沖突點(diǎn)區(qū)域的時(shí)間,其值TPET越小,表示沖突風(fēng)險(xiǎn)越高。PET被認(rèn)為是最佳測(cè)量方法,可以較為客觀地評(píng)價(jià)沖突嚴(yán)重程度。

    式中:TPET為后侵入時(shí)間計(jì)算值(s);T1為第1 位道路使用者進(jìn)入沖突點(diǎn)的時(shí)間(s);T2為第2位道路使用者進(jìn)入沖突點(diǎn)的時(shí)間(s)。

    (2)潛在碰撞距離PCD

    PCD 表示行人與機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)之間一方到達(dá)沖突點(diǎn)時(shí),另一方與沖突點(diǎn)的距離,即其值LPCD越小,兩者空間上越接近,行人風(fēng)險(xiǎn)越高。

    (3)沖突區(qū)域車(chē)速CVS

    CVS 表示機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)的車(chē)身在穿過(guò)沖突區(qū)域時(shí)的平均速度,表征機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)對(duì)行人潛在沖突嚴(yán)重程度。其值VCVS越大,行人風(fēng)險(xiǎn)越高。CVS中沖突區(qū)域示意圖如圖4所示。

    圖4 沖突區(qū)域示意圖Fig.4 CVS schematic diagram

    式中:VCVS為機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)的安全減速度(m·s-2);L1為機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)身的長(zhǎng)度(m);L2為沖突區(qū)域的長(zhǎng)度(m);t2-t1為機(jī)動(dòng)車(chē)或非機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)頭抵達(dá)沖突區(qū)域時(shí)間t1到車(chē)尾離開(kāi)沖突區(qū)域時(shí)間t2的差值(s)。

    2.2 基于K-means聚類(lèi)算法量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

    為了量化交通沖突,本文基于PET、PCD、CVS指標(biāo)建立沖突樣本數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)K-means聚類(lèi)算法量化人車(chē)沖突等級(jí),將沖突等級(jí)分為3類(lèi)。

    建立以PET、PCD和CVS為3個(gè)指標(biāo)的三維坐標(biāo)系,利用SPSS數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行算法迭代,迭代13 次后,聚類(lèi)中心收斂。聚類(lèi)結(jié)果如圖5 所示,圖中越靠近坐標(biāo)原點(diǎn)的點(diǎn)代表人車(chē)沖突程度越嚴(yán)重。沖突程度嚴(yán)重的沖突點(diǎn)相對(duì)密集,比重也較高。

    按照聚類(lèi)結(jié)果,將人車(chē)沖突分為嚴(yán)重沖突、一般沖突和輕微沖突這3個(gè)等級(jí)。在SPSS軟件中輸入模型的初始聚類(lèi)中心,迭代后的聚類(lèi)中心坐標(biāo)結(jié)果如表2所示。

    表2 聚類(lèi)變量描述Table 2 Cluster variable description

    3 多元有序Logistic回歸模型

    本文自變量包括分類(lèi)變量、離散變量、連續(xù)變量,因變量為人車(chē)沖突嚴(yán)重程度等級(jí),為有序多分類(lèi)變量,適合采用多元有序Logistic 回歸模型分析各變量對(duì)沖突嚴(yán)重程度的影響。

    3.1 Logistic模型

    設(shè)M為因變量,Mj為因變量下的某一等級(jí),自變量記為X=(x1,x2,…,xn),即

    式中:P為某一種沖突程度發(fā)生的概率;Y為因變量;j為第j個(gè)觀測(cè)值;B0為回歸截距;Bj為自變量xj的回歸系數(shù)。

    3.2 Pearson相關(guān)性分析

    Pearson 相關(guān)性分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法,用于評(píng)估兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性相關(guān)性。

    式中:r為相關(guān)系數(shù),取值在[-1,1]之間;x和y分別為兩個(gè)變量的取值;mx和my分別為兩個(gè)變量的平均值。

    首先,利用Origin 軟件中Correlation Plot 插件對(duì)解釋變量進(jìn)行相關(guān)性分析。如圖6所示,x1與x2表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)為0.978),x1與x3表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)為0.865),x3與x4表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)為0.863),在0.01 水平上顯著,因此剔除x2與x3變量。此時(shí),其余相關(guān)系數(shù)均小于0.5,可以進(jìn)行回歸分析。

    圖6 Pearson相關(guān)性分析圖Fig.6 Pearson correlation analysis chart

    3.3 Logistic模型結(jié)果

    本文所建立的多元有序Logistic模型經(jīng)過(guò)平行線檢驗(yàn)后,其顯著性為0.861。說(shuō)明本文建立的多元有序Logistic 模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,平行線檢驗(yàn)參數(shù)如表3所示。

    表3 模型平行線檢驗(yàn)Table 3 Model parallel line inspection

    注:b表示在最大步驟對(duì)分次數(shù)后無(wú)法進(jìn)一步增加對(duì)數(shù)似然值;c表示卡方統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算基于廣義模型最后一次迭代得到的對(duì)數(shù)似然值。

    在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,Wald 檢驗(yàn)是一種常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法,用于評(píng)估模型參數(shù)的顯著性。Wald 檢驗(yàn)的基本原理為

    式中:W為Wald統(tǒng)計(jì)量;θ為參數(shù)的估計(jì)值;θ0為原假設(shè)下的參數(shù);SE(θ)為參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。模型輸出參數(shù)如表4和表5所示。

    表4 模型因變量參數(shù)估算結(jié)果Table 4 Model dependent variable parameter estimation results

    表5 模型自變量參數(shù)估算結(jié)果Table 5 Estimation results of model independent variable parameters

    根據(jù)表4的估算結(jié)果,將嚴(yán)重沖突、一般沖突、輕微沖突這3 種人車(chē)沖突程度的因變量進(jìn)行兩兩對(duì)比。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)模型的分析,模型顯著性小于0.001,說(shuō)明模型中至少包含一種自變量對(duì)因變量的改變起著重要作用。

    3.4 模型驗(yàn)證

    本文使用實(shí)際類(lèi)別的估計(jì)分類(lèi)概率作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo),并采用ROC 曲線將模型性能評(píng)價(jià)結(jié)果可視化。ROC 曲線通過(guò)依次嘗試不同的決策閾值,計(jì)算得到一系列不同的真正例率(True Positive Rate)和假正例率(False Positive Rate),進(jìn)而繪制出曲線。這樣可以直觀地展示模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。通過(guò)分析ROC曲線形狀和曲線下面積(AUC),可以評(píng)估模型準(zhǔn)確度和區(qū)分能力,有助于選擇合適的決策閾值以平衡預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和召回率。

    式中:PTPR為敏感度;PFPR為特異性;STP為真正例數(shù);SFN為假負(fù)例數(shù);SFP為假正例數(shù);STN為真負(fù)例數(shù)。

    基于多元有序Logistic 模型,進(jìn)行人車(chē)沖突程度嚴(yán)重級(jí)別的區(qū)分,分類(lèi)器的結(jié)果顯示AUC 值為0.971,這說(shuō)明該模型具有良好的正例和負(fù)例區(qū)分能力,表明該模型在沖突程度嚴(yán)重級(jí)別區(qū)分方面的顯著能力,如圖7所示。

    圖7 實(shí)際類(lèi)別概率ROC曲線圖Fig.7 Actual category probability receiver operating characteristic

    3.5 結(jié)果討論

    通過(guò)分析表5 可知,在人、車(chē)、路這3 方面共計(jì)19個(gè)變量中,機(jī)動(dòng)車(chē)道數(shù)量、車(chē)輛穿越趨勢(shì)、行人與沖突點(diǎn)距離、行人等待紅燈時(shí)間、行人年齡段、行人著裝顏色、行人是否闖紅燈這7個(gè)變量對(duì)沖突嚴(yán)重程度有顯著影響,并在圖8 中對(duì)3 種人車(chē)沖突程度下的上述7 個(gè)變量詳細(xì)分布進(jìn)行展示。通過(guò)分析圖8,可以得出以下結(jié)果:

    圖8 不同沖突等級(jí)下解釋變量分布圖Fig.8 Distribution map of explanatory variables under different conflict levels

    (1)圖8(a)中,人車(chē)沖突程度由嚴(yán)重降至輕微的過(guò)程中,行人與沖突點(diǎn)的距離呈上升趨勢(shì),表示行人與沖突點(diǎn)距離更遠(yuǎn)。此外,行人等待紅燈時(shí)間呈上升趨勢(shì),說(shuō)明行人更加謹(jǐn)慎地等待紅燈過(guò)馬路。

    (2)圖8(c)中,人車(chē)沖突程度由嚴(yán)重降至輕微的過(guò)程中,車(chē)輛在沖突點(diǎn)的加速穿越行為占比呈下降趨勢(shì),表明車(chē)輛對(duì)沖突點(diǎn)的穿越行為更加穩(wěn)定,減少了危險(xiǎn)性。

    (3)圖8(f)中,人車(chē)沖突程度由嚴(yán)重降至輕微的過(guò)程中,行人闖紅燈的數(shù)量也明顯降低,意味著行人的交通規(guī)范性提高會(huì)降低過(guò)街風(fēng)險(xiǎn)。

    結(jié)合表5進(jìn)一步分析可得:

    (1)在行人過(guò)街過(guò)程中,當(dāng)機(jī)動(dòng)車(chē)道數(shù)量增加時(shí)(0.29),人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度會(huì)有所降低。具體表現(xiàn)為,由于車(chē)道數(shù)量較多,行人更加謹(jǐn)慎,并且不敢輕率地闖紅燈,從而減少了潛在的人車(chē)碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

    (2)車(chē)輛選擇停車(chē)讓行(-4.22)和減速讓行(-0.937)對(duì)于人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度產(chǎn)生明顯影響。具體表現(xiàn)為,車(chē)輛選擇停車(chē)讓行和減速讓行時(shí),能夠?qū)⑿腥诉^(guò)街的風(fēng)險(xiǎn)降至最低。

    (3) 行人與沖突點(diǎn)的距離(0.364)越遠(yuǎn),也能使人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度更輕微;行人等待紅燈時(shí)間(0.012)對(duì)于人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度也略有影響。較長(zhǎng)等待時(shí)間的行人可以歸類(lèi)為等待綠燈的行人,這類(lèi)行人在人車(chē)沖突方面的次數(shù)最少;不過(guò),當(dāng)考慮行人年齡段(-0.869)時(shí),青年人和中年人由于生理機(jī)能等因素影響,過(guò)街警覺(jué)性高,導(dǎo)致人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度最低;行人著裝顏色(0.673)為亮色時(shí),能夠提高司機(jī)的警覺(jué)性,從而降低人車(chē)沖突的發(fā)生;不遵守交通規(guī)則闖紅燈的行人(0.818)與車(chē)輛發(fā)生沖突的嚴(yán)重程度往往是嚴(yán)重級(jí)別。

    4 結(jié)論

    本文為量化城市信號(hào)交叉口下人車(chē)沖突的嚴(yán)重程度,并探究影響沖突程度的核心因素。選取哈爾濱市3個(gè)具有代表性的信號(hào)交叉口,通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍采集與Tracker軟件解析處理了人車(chē)沖突樣本視頻,提取沖突點(diǎn)與變量。得到具體結(jié)論如下:

    (1) 使用人工觀察與Tracker 軟件解析無(wú)人機(jī)航拍視頻后得到有效人車(chē)沖突點(diǎn)423個(gè),將沖突點(diǎn)映射到人行橫道平面圖可以發(fā)現(xiàn),在包含出口道的車(chē)道中,人車(chē)沖突點(diǎn)多集中在車(chē)輛出口道前的人行橫道上;不含出口道的車(chē)道中,人車(chē)的沖突點(diǎn)大部分在右轉(zhuǎn)車(chē)道前的人行橫道上。

    (2)采用后PET、PCD、CVS作為評(píng)價(jià)指標(biāo)建立三維空間坐標(biāo)系,利用K-means聚類(lèi)算法經(jīng)13次迭代后將人車(chē)沖突劃分成3 個(gè)等級(jí),其中,沖突嚴(yán)重類(lèi)型295 次,沖突一般類(lèi)型75 次,沖突輕微類(lèi)型53次,CVS指標(biāo)依次為8.17,5.18,3.02 m·s-1。

    (3)統(tǒng)計(jì)人、車(chē)、路這3種屬性下的21個(gè)解釋變量,在Pearson 相關(guān)性分析下剔除了人行橫道長(zhǎng)度與人行橫道寬度變量?;诙嘣狶ogistic回歸模型的人車(chē)沖突嚴(yán)重程度模型,經(jīng)過(guò)ROC曲線驗(yàn)證,模型對(duì)沖突嚴(yán)重級(jí)別的估計(jì)分類(lèi)概率表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。得出機(jī)動(dòng)車(chē)道數(shù)量增加(0.29)、車(chē)輛選擇停車(chē)讓行(-4.22)和減速讓行(-0.937)、行人與沖突點(diǎn)的距離(0.364)、行人等待紅燈時(shí)間(0.012)、行人年齡段(-0.869)、行人著裝顏色(0.673)、闖紅燈的行人(0.818)對(duì)人車(chē)沖突嚴(yán)重程度有著顯著影響。

    上述研究結(jié)果能夠?yàn)樾腥诉^(guò)街安全的交通策略制定提供一定的參考價(jià)值。然而,在本文的研究過(guò)程中僅考慮了人車(chē)單次沖突情況,并且在聚類(lèi)指標(biāo)與解釋變量選取方面可能存在一些不足之處。未來(lái),在深入研究行人過(guò)街安全方面,仍需要進(jìn)一步探索更精細(xì)的研究方法。

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