CN111221262A - 一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统 - Google Patents

一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统 Download PDF

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CN111221262A CN202010239089.2A CN202010239089A CN111221262A CN 111221262 A CN111221262 A CN 111221262A CN 202010239089 A CN202010239089 A CN 202010239089A CN 111221262 A CN111221262 A CN 111221262A
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朱艳华
罗洪燕
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Abstract

本申请实施例提供一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统。该方法包括：在家庭的家居中设置人体特征识别装置，人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；家居控制中心根据人体特征判断出对应的用户模型，并根据用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将配置参数返回至家居；家居根据配置参数进行调节之后，通过人体特征识别装置判断用户的表情和语音的反馈，并发送至家居控制中心；家居控制中心根据反馈预测家居的配置参数，并询问用户是否合适，如果合适，则返回至家居；如果不合适，则继续再次进行调整。本申请通过提高了家居调节的智能度和准确率。

Description

一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统
技术领域
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统。
背景技术
目前的家居设计过程中呈现出多功能、多用户的发展趋势，也就是说同样一件家居，可以适合于多种不同特征、不同需求的用户进行使用。这样，一方面可以减少用户购置不同家居的重复成本，另一方面，可以提高家居的使用效率，准确地应对用户的不同需求。
例如，同样一张桌子，对于老人而言，可能需要把手的出现，颜色古朴一些，最好还能够给与老人一定的依靠；而对于孩子而言，希望高度低一些，桌面耐脏一些，而且希望拐角处圆滑一些，从而避免磕伤孩子。
智能科技的不断发展，使得人工智能技术与家居设计的融合成为现实。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于人体特征自适应智能家居调节方法和系统，提高家居智能化水平，解决目前家居调节过程中，不能科学准确地针对不同用户进行调节，以及不能同时满足多个用户共同家居需求的技术问题。
基于上述目的，本申请提出了一种基于人体特征自适应智能家居调节方法，包括：
在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；
所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；
所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；
所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
在一些实施例中，所述方法还包括：
所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；
所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure BDA0002431954610000021
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
在一些实施例中，所述方法还包括：
所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。
在一些实施例中，在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心，包括：
通过多个家居中的人体识别装置在不同的角度进行人体特征识别，得到多个人体特征集合；
对所述多个人体特征集合中的数据进行过校准修补，得到所述人体特征。在一些实施例中，所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，包括：
所述家居控制中心将所述人体特征导入深度学习网络，预测出对应的用户模型；
根据所述用户模型，通过查找所述家居的对应参数配置映射表，得到适合当所述当前用户的配置参数。
在一些实施例中，所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，包括：
所述人体特征识别装置识别所述用户的表情特征，通过机器学习算法得到所述用户的表情反馈；
所述人体特征识别装置识别所述用户的语音信息，通过语音识别得到所述用户的语音反馈；
通过加权方式结合所述表情反馈和所述语音反馈。
在一些实施例中，所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，包括：
设置表情置信度，计算所述用户的表情反馈与所述表情置信度之间的差距，得到表情偏差；
设置语音置信度，计算所述用户的语音反馈与所述语音置信度之间的差距，得到语音偏差；
将所述表情偏差和所述语音偏差导入神经网络模型中，预测出所述家居的配置参数。
基于上述目的，本申请还提出了一种基于人体特征自适应智能家居调节系统，包括：
识别模块，用于在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；
匹配模块，用于所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；
反馈模块，用于所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；
调整模块，用于所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
在一些实施例中，所述系统还包括：
多人模块，用于所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure BDA0002431954610000031
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
在一些实施例中，所述系统还包括：
复用模块，用于所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。总的来说，本申请的思路在于，在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；所述家居根据所述配置参数进行调节，并同时通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
本申请可以根据人体的特征自适应地调整家居的配置参数，使得用户获得最佳的用户体验，而且，本申请还可以根据多个人的人体特征进行平衡，以满足大多数人的使用需求。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。
图3示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。
图4示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。
图5示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。
图6示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。如图1所示，该基于人体特征自适应智能家居调节方法包括：
步骤S11、在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心。
具体来说，人体识别装置可以通过扫描用户的身体，获取人体的特征。例如，人体识别装置可以扫描用户的全身，得到身高数据，并且可以根据用户的形态，测算出用户的体重、年龄等信息；又如，人体识别装置可以通过扫描用户的面部，得到用户的性别、年龄等信息。当然，可以结合用户的身体、面部特征以及其他人体特征，综合得到更为准确的人体特征信息。
另外，家居控制中心可以以多级别的形式设置，例如，电器类家居设备可以统一由电器控制中心控制，家具类家居设备可以统一由家具控制中心控制，然后再由一个总的家居控制中心控制电器控制中心和家具控制中心。
在一种实施方式中，在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心，包括：
通过多个家居中的人体识别装置在不同的角度进行人体特征识别，得到多个人体特征集合；
对所述多个人体特征集合中的数据进行过校准修补，得到所述人体特征。
具体来说，由于家庭环境的局限，单一的家居可能无法采集到人体的全部特征，这时可以综合多个家居对人体特征进行采集。例如，桌子由于具有一定高度，在采集人体特征时，可能无法采集到用户下半身的人体特征，这时可以借助桌子附近的椅子，或者更低的地灯等家居设备共同进行人体特征采集。
步骤S12、所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居。
在一种实施方式中，所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，包括：
所述家居控制中心将所述人体特征导入深度学习网络，预测出对应的用户模型；
根据所述用户模型，通过查找所述家居的对应参数配置映射表，得到适合当所述当前用户的配置参数。
举例来说，可以对不同的用户进行分类，产生不同模型，从而快速地匹配出用户需要的配置参数。例如，可以按用户的年龄将用户分为学龄前儿童、小学生、初中生、高中生、青壮年、中老年等，对不同的用户设置不同的参数模型。根据用户的人体特征，预测出用户的年龄分类用户模型，进一步在参数配置映射表中，可以得到该年龄分类对应的配置参数。
步骤S13、所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心。
具体来说，可以通过用户的表情和语音判断参数是否符合用户的需求。例如，通过用户的皱眉可以判断出用户可能不满意，通过用户嘴巴的形状变化可以推断出用户是否高兴等；又如，还可以通过用户的语音，识别出用户的满意情况，比如用户说“太不准了，要是桌子能够再高一点就好了”，就可以直接识别出家居的调整方向。
在一种实施方式中，所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，包括：
所述人体特征识别装置识别所述用户的表情特征，通过机器学习算法得到所述用户的表情反馈；
所述人体特征识别装置识别所述用户的语音信息，通过语音识别得到所述用户的语音反馈；
通过加权方式结合所述表情反馈和所述语音反馈。
步骤S14、所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
在一种实施方式中，所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，包括：
设置表情置信度，计算所述用户的表情反馈与所述表情置信度之间的差距，得到表情偏差；
设置语音置信度，计算所述用户的语音反馈与所述语音置信度之间的差距，得到语音偏差；
将所述表情偏差和所述语音偏差导入神经网络模型中，预测出所述家居的配置参数。
图2示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。如图2所示，该基于人体特征自适应智能家居调节方法还包括：
步骤S15、所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure BDA0002431954610000071
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
通过加权计算的方法，可以更加准确地根据多个不同用户的使用需求进行配置参数的调节。例如，家庭中侧重年长者的需求，则可以将年长者的权重调大，从而使得年长者对应的配置参数更大程度地得到满足。
图3示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节方法的流程图。如图3所示，，该基于人体特征自适应智能家居调节方法还包括：
步骤S16、所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。
具体来说，由于人体特征长时间内不会发生改变，因此，可以在各个家居设备之间进行人体特征的共享。例如，桌子采集得到的人体特征，可以用于椅子的参数调节。
图4示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。如图4所示，该基于人体特征自适应智能家居调节系统包括：
识别模块41，用于在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；
匹配模块42，用于所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；
反馈模块43，用于所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；
调整模块44，用于所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
图5示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。如图5所示，该基于人体特征自适应智能家居调节系统，还包括：
多人模块45，用于所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure BDA0002431954610000081
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
图6示出根据本发明实施例的基于人体特征自适应智能家居调节系统的构成图。如图6所示，该基于人体特征自适应智能家居调节系统，还包括：
复用模块46，用于所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。
本申请实施例各系统中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于人体特征自适应智能家居调节方法，其特征在于，包括：
在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；
所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；
所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；
所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；
所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure FDA0002431954600000011
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心，包括：
通过多个家居中的人体识别装置在不同的角度进行人体特征识别，得到多个人体特征集合；
对所述多个人体特征集合中的数据进行过校准修补，得到所述人体特征。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，包括：
所述家居控制中心将所述人体特征导入深度学习网络，预测出对应的用户模型；
根据所述用户模型，通过查找所述家居的对应参数配置映射表，得到适合当所述当前用户的配置参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，包括：
所述人体特征识别装置识别所述用户的表情特征，通过机器学习算法得到所述用户的表情反馈；
所述人体特征识别装置识别所述用户的语音信息，通过语音识别得到所述用户的语音反馈；
通过加权方式结合所述表情反馈和所述语音反馈。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，包括：
设置表情置信度，计算所述用户的表情反馈与所述表情置信度之间的差距，得到表情偏差；
设置语音置信度，计算所述用户的语音反馈与所述语音置信度之间的差距，得到语音偏差；
将所述表情偏差和所述语音偏差导入神经网络模型中，预测出所述家居的配置参数。
8.一种基于人体特征自适应智能家居调节平台，其特征在于，包括：
识别模块，用于在家庭的家居中设置人体特征识别装置，所述人体识别装置通过图像识别得到人体特征，发送至家居控制中心；
匹配模块，用于所述家居控制中心根据所述人体特征判断出对应的用户模型，并根据所述用户模型匹配出适合当前用户的配置参数，将所述配置参数返回至所述家居；
反馈模块，用于所述家居根据所述配置参数进行调节之后，通过所述人体特征识别装置判断所述用户的表情和语音的反馈，并发送至所述家居控制中心；
调整模块，用于所述家居控制中心根据所述反馈预测所述家居的配置参数，并询问所述用户是否合适，如果合适，则返回至所述家居；如果不合适，则继续再次进行调整。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
多人模块，用于所述人体识别装置识别多个人的人体特征，得到人体特征集合C＝{c1，c2……cn}，其中n为所述人体特征集合中的人数；所述家居控制中心针对所述人体特征集合C得到对应的家居配置参数集合P＝{p1，p2……pn}和家居使用权重W＝{w1，w2……wn}，通过公式
Figure FDA0002431954600000031
得到所述家居的配置参数，其中n为人数，wi为所述家居配置参数集合P中的第i项，pi为所述家居使用权重W中的第i项，i为正整数。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
复用模块，用于所述家居控制中心根据第一家居中人体特征识别装置得到的人体特征集合，匹配得到第二家居的配置参数，并返回至第二家居。
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