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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
1
作者 李海莲 高雅丽 +1 位作者 江晶晶 司金忠 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-313,共7页
基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表... 基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据. 展开更多
关键词 道路工程 路面破损状况预测 ARIMA模型 NAR神经网络模型 沥青路面
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基于深度学习的公路路面破损检测识别方法
2
作者 乌日娜 白云 韩建峰 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期208-212,共5页
路面破损是影响路面性能的主要因素,其中路面裂缝又是破损中最主要的病害形式,所以,准确检测裂缝并进行及时修复是道路养护中的一个重要课题。采用深度学习的方法,提出了一种路面破损自动检测识别的综合模型。运用路面破检测识别网络对... 路面破损是影响路面性能的主要因素,其中路面裂缝又是破损中最主要的病害形式,所以,准确检测裂缝并进行及时修复是道路养护中的一个重要课题。采用深度学习的方法,提出了一种路面破损自动检测识别的综合模型。运用路面破检测识别网络对破损裂缝进行检测识别,分类后获得裂缝的类别置信度;利用改进的破损分割网络对路面破损裂缝进行精确分割;结合两种网络的优势提出路面破损检测识别综合模型。整体模型通过优化模型参数和改进网络结构,提高了路面破损的分类精确度和分割效果。与传统的单一模型相比,提出的综合模型不仅能提供路面破损的类别信息,还能提取路面主要裂缝的骨架信息,对于路面养护工作有一定的实用价值。 展开更多
关键词 城市交通 破损检测 深度学习 路面破损 图像分割
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改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别
3
作者 陈嘉 季雪 +2 位作者 阙云 戴伊 蒋子平 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期206-216,共11页
为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不... 为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型.将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试.最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比.结果表明:浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息.可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确. 展开更多
关键词 道路工程 路面破损 卷积神经网络 VGG模型 分类识别
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基于改进SSD算法的路面破损检测 被引量：6
4
作者 韦正璐 王家晨 刘庆华 《电子设计工程》 2023年第3期63-68,共6页
针对路面破损图像检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进SSD的路面破损检测算法。该算法利用经过改进的Inception模块,使其替代SSD网络中的Conv4_3、FC7、Conv8、Conv9和Conv10层;针对路面裂缝、凹陷图像检测识别率低的问题,使用... 针对路面破损图像检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进SSD的路面破损检测算法。该算法利用经过改进的Inception模块,使其替代SSD网络中的Conv4_3、FC7、Conv8、Conv9和Conv10层;针对路面裂缝、凹陷图像检测识别率低的问题,使用空洞卷积,在不丢失分辨率的情况下扩大感受野,提高浅层特征图对目标物体的特征提取能力。为使网络可以根据输入信息的多个尺度自适应调节接受域大小,在特征提取层引入SKNet。实验结果表明,改进后的方法在自制的路面特征数据集上的平均精度为89.52%,检测速度达到56.23 FPS,较改进前的算法在精度和检测速度方面分别提高了6.07%和13.21 FPS。基于SSD的改进算法不仅能有效识别路面破损特征,而且能有效提高识别速度并提升识别效率。 展开更多
关键词 路面破损 SSD算法 目标检测 Inception结构 EvoNorm SKNet
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基于E-HRNet的路面破损区域识别方法 被引量：1
5
作者 张大伟 田抑阳 +1 位作者 徐培娟 钟琛 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期110-119,共10页
针对现有路面破损区域识别方法识别效率低、泛化性能差等问题,提出了一种基于深度高分辨率网络HRNet的路面坑槽和裂缝识别方法.采用车载单目相机实地采集路面坑槽和裂缝图像,并对图像进行预处理和标注,生成路面破损数据集.在原HRNet基础... 针对现有路面破损区域识别方法识别效率低、泛化性能差等问题,提出了一种基于深度高分辨率网络HRNet的路面坑槽和裂缝识别方法.采用车载单目相机实地采集路面坑槽和裂缝图像,并对图像进行预处理和标注,生成路面破损数据集.在原HRNet基础上,对其网络特征提取层的4个不同分辨率表征分别融合改进的卷积注意力模块,形成E-HRNet网络模型.为了提高EHRNet模型的推理速度,对其各步骤中不同分辨率分支的残差层数进行了优化,并采用联合损失函数对该模型进行监督训练.试验结果表明:E-HRNet网络模型对路面坑槽和裂缝区域分割的平均像素精度和平均交并比分别达到了94.53%和88.31%,与原HRNet网络模型相比,平均像素准确率增加了6.53%,平均交并比提升了5.38%,平均类别准确率提高了1.39%;模型检测帧率提高了30.3%,而模型体积则减少了42.6%,可满足模型轻量化和实时检测的需求;与DDRNet、Deep⁃labV3+等同类模型相比,E-HRNet网络模型对坑槽和裂缝区域的分割精度更高,有效地避免了漏检、误检以及边界模糊等问题的出现,具有更好的实时性和泛化性. 展开更多
关键词 视觉感知 E-HRNet 路面破损识别 路面坑槽 裂缝
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基于YOLOv7与Jetson Orin的路面破损检测系统的设计与实现 被引量：1
6
作者 涂宙霖 陈涵深 《电脑知识与技术》 2023年第9期50-52,共3页
道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Je... 道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Jetson Orin的路面破损检测系统,通过USB摄像头或工业相机采集道路图像,边缘计算设备Jetson Orin进行图像处理,利用YOLOv7模型进行路面破损检测,可检测出裂缝、井盖、坑槽、修补四种类型的缺陷。系统体积小,成本低、性能强、算法准确率高,可部署在普通的家用汽车进行道路缺陷实时检测。 展开更多
关键词 YOLOv7 Jetson Orin 路面破损检测 深度学习
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沥青路面破损图像分割方法研究 被引量：37
7
作者 初秀民 王荣本 +1 位作者 储江伟 王超 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期11-14,共4页
提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵... 提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。实验表明,该方法可较好地分割路面破损图像。 展开更多
关键词 道路工程 路面破损 图像识别 神经网络 模式分类器
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基于不变矩特征的沥青路面破损图像识别 被引量：23
8
作者 初秀民 王荣本 +1 位作者 储江伟 王超 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期1-7,共7页
提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。设计了基于BP神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破... 提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。设计了基于BP神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。并将路面破损图像子块模式矩阵的不变矩作为路面破损图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器。最后进行了路面破损图像识别试验,识别率达到83 3%。 展开更多
关键词 沥青路面 图像识别 路面破损 模式识别 不变矩 神经网络 图像分割 路面养护
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路面破损图像识别研究进展 被引量：36
9
作者 王荣本 王超 初秀民 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期91-97,共7页
介绍了几种典型的基于图像处理技术的路面破损自动检测系统 ,对路面破损图像采集、压缩、识别以及路面破损程度评价的研究进展进行了综述 ,探讨了现有路面破损自动检测系统研究中存在的问题 ,并展望了路面破损自动检测技术的发展前景。
关键词 路面养护 路面破损 自动检测 图像识别
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路面破损自动识别的一种新算法 被引量：11
10
作者 肖旺新 张雪 +1 位作者 黄卫 严新平 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2005年第11期75-78,共4页
针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY... 针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY算法进行比较,两种方法对相同的10几万幅路面样本进行分类试验,试验结果表明,笔者提出的基于破损密度因子的路面破分类方法,整体优于PROXIMITY方法的分类效果。 展开更多
关键词 路面破损 自动检测 模式识别 特征提取 破损密度因子
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农村公路水泥路面破损快简评价方法研究 被引量：21
11
作者 黄雄立 朱欢 +2 位作者 李文 赵健 翟殿钢 《公路工程》 北大核心 2018年第3期190-193,296,共5页
以湖南省农村公路检测数据为基础,分析了水泥路面病害数量特性及发展规律,建立一套以单块水泥板为单元的简易分类及路面破损简评计算方法。应用结果表明,该方法能以人工调查为基础,实现水泥路面路面破损快速检测及评价,具有较高的准确性... 以湖南省农村公路检测数据为基础,分析了水泥路面病害数量特性及发展规律,建立一套以单块水泥板为单元的简易分类及路面破损简评计算方法。应用结果表明,该方法能以人工调查为基础,实现水泥路面路面破损快速检测及评价,具有较高的准确性,且方法简单易掌握,节约检测费用,适合农村公路养护特点。 展开更多
关键词 农村公路 路面破损 简易计算 快速评价
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路面破损图像二值化方法研究 被引量：11
12
作者 初秀民 严新平 陈先桥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期161-165,共5页
路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与... 路面图像采集和二值化是路面破损自动分析的基础。构建了高分辨路面图像自动采集系统,实时采集、存储路面图像,采用直方图分析法将道路标线从路面图像的背景中去除。在路面图像二值化中,采用分块处理策略。首先利用子块图像灰度方差与标准子块好路面图像灰度方差以及该子块图像灰度方差均值的比值描述路面子块图像特征,并采用在线学习的方法设计路面子块图像模式分类器;其次利用子块图像模式的连通性,有效描述路面破损在空间上的连续性,进而去除路面破损图像误判的子块模式;最后采用最佳阈值法将所有路面破损子块图像二值化,实现整幅路面图像的二值化。实验结果表明,该文算法可有效分割路面破损图像。 展开更多
关键词 路面管理系统 路面破损 图像识别 二值化
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路面破损检测自动定位技术 被引量：5
13
作者 王超 王荣本 +1 位作者 初秀民 施树明 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期19-23,共5页
定位技术是路面破损检测系统中的重要技术。本文利用卡尔曼滤波器处理GPS定位数据,提出了GPS与距离传感器结合实现破损图像精确定位的算法。该算法可为路面破损图像提供更为准确的定位信息。最后,试验验证了本算法的正确性。
关键词 路面破损 自动检测 GPS TGIS
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基于图象子块分布特性的路面破损图象特征提取 被引量：5
14
作者 黄卫 肖旺新 +2 位作者 路小波 封晓强 刘志刚 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期54-60,共7页
由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类[1]成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家也普及得不够理想。本文在前文提出的破损密度因子的基础上,进一步设计了出方向密度因子... 由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类[1]成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家也普及得不够理想。本文在前文提出的破损密度因子的基础上,进一步设计了出方向密度因子,得到一种基于图象子块分布特性的路面破损识别算法。通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性。为了进一步验证我们提出的识别算法,论文选择了另外一种路面破损分类算法,即PROXIMITY算法进行神经网络仿真对比。神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比。四次仿真结果都显示方向密度因子算法优于PROXIMITY算法。 展开更多
关键词 模式识别 路面破损自动检测 特征提取 方向密度因子
原文传递
沥青路面破损图像测量方法研究 被引量：7
15
作者 施树明 初秀民 王荣本 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2004年第7期12-16,共5页
本文提出了一种路面破损图像测量方法,即将路面破损图像等分为64×64象素的子块,选取路面破损子块图像的灰度方差值描述子块图像特征,采用了神经网络分类器识别路面破损子块图像模式,并在路面破损子块模式识别的基础上,确定路面破... 本文提出了一种路面破损图像测量方法,即将路面破损图像等分为64×64象素的子块,选取路面破损子块图像的灰度方差值描述子块图像特征,采用了神经网络分类器识别路面破损子块图像模式,并在路面破损子块模式识别的基础上,确定路面破损面积的测量方法。在测量裂缝宽度时,首先确定破损最严重的裂缝子块区域,然后对该子块进行中值滤波、二值化等图像处理,最后通过计数的方法确定裂缝的宽度。 展开更多
关键词 路面破损 图像测量 图像处理 中值滤波
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路面破损图像的模糊增强方法研究 被引量：8
16
作者 欧阳琰 陈先桥 初秀民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期184-186,共3页
针对传统路面破损图像模糊增强算法增强效果不明显、无法划分与背景灰度区域重叠的病害区域、控制参量难以设置、运算复杂等问题,提出了一种改进的路面破损图像模糊增强算法。首先对图像进行分块,并设计一种新的分段隶属度计算函数,使... 针对传统路面破损图像模糊增强算法增强效果不明显、无法划分与背景灰度区域重叠的病害区域、控制参量难以设置、运算复杂等问题,提出了一种改进的路面破损图像模糊增强算法。首先对图像进行分块,并设计一种新的分段隶属度计算函数,使每个块区域内各像素点的灰度值完整细致地映射到隶属度上,能通过少量迭代次数获得一定的增强效果。在模糊逆映射上,采用灰度级扩展的逆变换函数,使增强效果进一步提升,消除了由于截断带来的灰度信息损失。新算法对多灰度级的路面破损图像的增强取得了很好的结果,并且控制参量无需人为设定。 展开更多
关键词 路面破损图像 模糊增强 模糊隶属度函数 渡越点
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基于神经网络的沥青路面破损图像识别研究 被引量：14
17
作者 初秀民 王荣本 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 北大核心 2004年第3期373-376,共4页
提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法 .将路面图像等分为 64× 64像素的子块图像 ,并用灰度方差值描述子块图像特征 .设计了基于 BP神经网络的子块图像模式分类器 ,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为... 提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法 .将路面图像等分为 64× 64像素的子块图像 ,并用灰度方差值描述子块图像特征 .设计了基于 BP神经网络的子块图像模式分类器 ,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果 .并将路面破损图像子块分布特征作为路面破损图像的整体特征 ,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器 .最后进行了路面破损图像识别试验 ,识别率达到 96.7% 展开更多
关键词 路面破损 模式识别 分类器 神经网络
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基于破损密度因子的路面破损识别新方法 被引量：12
18
作者 肖旺新 张雪 黄卫 《交通运输工程与信息学报》 2004年第2期82-89,共8页
结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点。要提高识别率,适当的裂缝分类及其数量的统计方法显得十分重要。在系统总结分析前人的研究成果的基础上,本文提出一种路面破损裂缝的分类和数量统... 结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点。要提高识别率,适当的裂缝分类及其数量的统计方法显得十分重要。在系统总结分析前人的研究成果的基础上,本文提出一种路面破损裂缝的分类和数量统计的新方法——基于破损密度因子的路面破损评价和分类方法。文中对破损密度因子进行了定义,并且,用本文的方法与一些已存在的方法进行了比较分析。结果表明,本方法不仅简单,实用,而且在算法的平移不变、旋转不变、和反映路面实际破损程度方面都优于其它方法。 展开更多
关键词 公路养护 路面破损检测 破损识别 破损密度因子
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基于多尺度布朗运动模型的路面破损检测 被引量：3
19
作者 胡勇 赵春霞 郭志波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期234-235,共2页
路面裂缝的自动检测与识别是路面病害信息系统的关键环节,裂缝检测结果的优劣直接影响路面损坏程度的评估。基于布朗运动模型,采用不同尺度下的分数布朗运动特征参数矢量描述图像块特征,并运用k聚类与投票机制产生最终结果。通过与经典... 路面裂缝的自动检测与识别是路面病害信息系统的关键环节,裂缝检测结果的优劣直接影响路面损坏程度的评估。基于布朗运动模型,采用不同尺度下的分数布朗运动特征参数矢量描述图像块特征,并运用k聚类与投票机制产生最终结果。通过与经典算子(canny)及单一尺度布朗运动矢量的比较结果证明,该算法在检测路面破损弱信息时更有效,检出的结果更准确、更接近原始裂缝位置,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 路面破损 分数布朗运动 多尺度 弱信息
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路面破损图像实时检测方法研究 被引量：7
20
作者 章秀华 洪汉玉 +1 位作者 侯佳 荆根强 《电子设计工程》 2009年第6期36-37,40,共3页
提出一种路面破损图像实时检测的实现方法。对高速采集的路面图像去模糊后再进行裂纹特征分析,设计了一种基于邻域像素灰度值比较的特征快速提取方法,利用邻域相关及连贯性等知识智能去除虚假裂纹,从而提取真实裂纹信息。大量采集的图... 提出一种路面破损图像实时检测的实现方法。对高速采集的路面图像去模糊后再进行裂纹特征分析,设计了一种基于邻域像素灰度值比较的特征快速提取方法,利用邻域相关及连贯性等知识智能去除虚假裂纹,从而提取真实裂纹信息。大量采集的图片的处理结果表明,该方法可实时快速检测路面破损信息,具有较强的鲁棒性和实际应用性。 展开更多
关键词 路面破损 裂纹特征 图像分析 特征提取
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