diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/Dockerfile" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/Dockerfile" new file mode 100644 index 00000000..cd6c874f --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/Dockerfile" @@ -0,0 +1,16 @@ +FROM openvino/ubuntu18_dev:2020.1 +USER root +ADD sources.list /etc/apt + + + + +RUN pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip +RUN pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy exitstatus opencv-python + +RUN apt update && apt install -y libsm6 libxext6 sudo libpython3.6 + +RUN mkdir /app +VOLUME /app + +CMD ["/bin/bash"] \ No newline at end of file diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/README.md" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/README.md" new file mode 100644 index 00000000..8173b722 --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/README.md" @@ -0,0 +1,44 @@ +# 跌倒检测 +本项目使用 OpenVINO toolkit 的人体姿势预训练模型 [human-pose-estimation-0001](https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_human_pose_estimation_0001_description_human_pose_estimation_0001.html) 进行跌倒检测 + +# 应用场景 +- 老年人跌倒检测。 + +# 检测原理 +- 使用 opencv 从摄像头、视频文件读取每一帧视频，并判断 头、颈部、肩膀的位置 +- 对比每一帧视频，当发现位置为水平时判定为跌倒 +- 将判定跌倒的视频帧标注，并显示或输出为视频 + +# 使用技术 +- ECS、linux、python、opencv 等 + +# 使用 docker 编译镜像 +``` +docker build -t falldetect . +docker run -it --rm -v "$PWD:/app" falldetect +``` + +# 运行 +``` +# 首先初始化环境 +cd /opt/intel/openvino +source bin/setupvars.sh + +# 确认环境变量已经设置了 openvino 路径 +echo $PYTHONPATH + +# 执行代码 +cd /app +python3 fall_detection.py -i example/demo.mp4 +``` + +# 团队介绍 +- 邱本超 q18612699412@163.com +- 黄凯 huangkai39@126.com +- 李伟 liwei3gjob@163.com +- 孙涛 suntao_2018@sina.cn + +# 项目示例 +- 请参考example中的示例视频 + + diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.bat" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.bat" new file mode 100644 index 00000000..a67a7659 --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.bat" @@ -0,0 +1 @@ +docker build -t falldetect . \ No newline at end of file diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.sh" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.sh" new file mode 100644 index 00000000..a67a7659 --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/build.sh" @@ -0,0 +1 @@ +docker build -t falldetect . \ No newline at end of file diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo.mp4" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo.mp4" new file mode 100644 index 00000000..7ed65626 Binary files /dev/null and "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo.mp4" differ diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo_output.mp4" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo_output.mp4" new file mode 100644 index 00000000..6da1d217 Binary files /dev/null and "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/example/demo_output.mp4" differ diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/fall_detection.py" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/fall_detection.py" new file mode 100644 index 00000000..54120f06 --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/fall_detection.py" @@ -0,0 +1,323 @@ +import argparse +import logging as log +import os +import sys + +import cv2 +from exitstatus import ExitStatus + +from openvino.inference_engine import IENetwork, IEPlugin + +JOINT_COLORS = [ + (0, 0, 255), + (0, 0, 128), (255, 255, 255), (0, 255, 0), (0, 0, 255), + (192, 192, 192), (128, 0, 255), (0, 128, 128), (255, 255, 255), + (128, 128, 0), (128, 128, 128), (0, 255, 0), (0, 0, 255), + (255, 255, 0), (255, 0, 255), (0, 255, 255), (0, 0, 128) +] + +""" +Pose Data Points + +Nose 0, Neck 1, Right Shoulder 2, Right Elbow 3, Right Wrist 4, +Left Shoulder 5, Left Elbow 6, Left Wrist 7, Right Hip 8, +Right Knee 9, Right Ankle 10, Left Hip 11, Left Knee 12, +LAnkle 13, Right Eye 14, Left Eye 15, Right Ear 16, +Left Ear 17, Background 18 +""" +POSE_POINTS_NUMBER = 18 +POSE_PAIRS = [ + [1, 0], [1, 2], [1, 5], [2, 3], [3, 4], [5, 6], [6, 7], + [1, 8], [8, 9], [9, 10], [1, 11], [11, 12], [12, 13], + [0, 14], [0, 15], [14, 16], [15, 17] +] + + +def parse_args(parse_this=None) -> argparse.Namespace: + """Parse user command line arguments.""" + parser = argparse.ArgumentParser( + description="从摄像头或视频文件检测人体跌倒" + ) + parser.add_argument( + "-i", + "--input", + help=""" + 视频文件或 cam . 'cam' for capturing + video stream from internal camera. + """, + required=True, + type=str + ) + parser.add_argument( + "-mp", + "--model_precision", + help="""The precision of the human pose model. + Default is 32-bit integer. + """, + choices=('FP16', 'FP32'), + default='FP32' + ) + parser.add_argument( + "-l", + "--cpu_extension", + help="""MKLDNN (CPU)-targeted custom layers.Absolute path to a shared + library with the kernels impl. + """, + type=str, + default=None + ) + parser.add_argument( + "-pp", + "--plugin_dir", + help="Path to a plugin folder", + type=str, + default=None + ) + parser.add_argument( + "-d", + "--device", + help="""Specify the target device to infer on; CPU, GPU, FPGA or MYRIAD + is acceptable. Demo will look for a suitable plugin for device + specified (CPU by default) + """, + default="CPU", + type=str + ) + return parser.parse_args(parse_this) + + +def main(): + """Accept arguments and perform the inference on entry""" + # 配置 Log + log.basicConfig( + format="[ %(levelname)s ] %(message)s", + level=log.INFO, + stream=sys.stdout + ) + + # 解析命令行参数 + args = parse_args() + log.info("Start") + + # Plugin initialization for specified device + log.info("Initializing plugin for {} device...".format(args.device)) + plugin = IEPlugin(device=args.device, plugin_dirs=args.plugin_dir) + if args.cpu_extension and 'CPU' in args.device: + plugin.add_cpu_extension(args.cpu_extension) + + # Load model + model_xml = os.path.join( + os.getcwd(), + "models", + "human-pose-estimation-0001", + args.model_precision, + "human-pose-estimation-0001.xml" + ) + model_bin = os.path.splitext(model_xml)[0] + ".bin" + log.info("Reading IR...") + net = IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin) + + if plugin.device == "CPU": + supported_layers = plugin.get_supported_layers(net) + not_supported_layers = [ + l for l in net.layers.keys() if l not in supported_layers + ] + if len(not_supported_layers) != 0: + log.error( + """Following layers are not supported by the plugin + for specified device {}:\n {}""". + format(plugin.device, ', '.join(not_supported_layers)) + ) + log.error( + """Please try to specify cpu extensions library + path in demo's command line parameters using -l + or --cpu_extension command line argument + """ + ) + sys.exit(1) + input_blob = next(iter(net.inputs)) + + log.info("Loading IR to the plugin...") + exec_net = plugin.load(network=net, num_requests=2) + + # Read and pre-process input image + n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape + del net + if args.input == 'cam': + input_stream = 0 + else: + input_stream = args.input + assert os.path.isfile(args.input), "Specified input file doesn't exist" + + cap = cv2.VideoCapture(input_stream) + # Grab the shape of the input + width = int(cap.get(3)) + height = int(cap.get(4)) + fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) + font_scale = round(height/360) + font_thickness = round(3*font_scale) + + cur_request_id = 0 + next_request_id = 1 + + # Fall Detection variables + previous_head_avg_position = 0 + previous_head_detection_frame = 0 + last_fall_detected_frame = 0 + # Fall Detection threshold speed is depedent of the frame height + fall_threshold = 0.04 * height + framerate_threshold = round(fps/5.0) + fall_detected_text_position = (20, round(0.15*height)) + + ret, frame = cap.read() + frame_number = 0 + + out_file = None + if args.input != 'cam': + out_filename = os.path.splitext(input_stream)[0] + '_output.mp4' + out_file = cv2.VideoWriter( + out_filename, + cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), + fps, + (width, height) + ) + log.info("Evaluating video file stream...") + else: + log.info("Evaluating webcam stream...") + + while cap.isOpened(): + ret, next_frame = cap.read() + if not ret: + break + + # Pre-process inputs + in_frame = cv2.resize(next_frame, (w, h)) + in_frame = in_frame.transpose((2, 0, 1)) + in_frame = in_frame.reshape((n, c, h, w)) + + # Inference + exec_net.start_async( + request_id=next_request_id, + inputs={input_blob: in_frame} + ) + if exec_net.requests[cur_request_id].wait(-1) == 0: + # Parse detection results of the current request + res = exec_net.requests[cur_request_id].outputs + kp_heatmaps = res['Mconv7_stage2_L2'] + + threshold = 0.5 + points = [] + head_elements_y_pos = [] + + for i in range(POSE_POINTS_NUMBER): + # confidence map of corresponding body's part. + probMap = kp_heatmaps[0, i, :, :] + + # Find global maxima of the probMap. + minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) + + # Scale the point to fit on the original image + x = frame.shape[1] / probMap.shape[1] * point[0] + y = frame.shape[0] / probMap.shape[0] * point[1] + + # Add point if the probability is greater than the threshold + if prob > threshold: + point = (int(x), int(y)) + + # If point is a component of the head (including neck and + # sholders) append to the header elemnts + if ( + i == 0 or + i == 1 or + i == 2 or + i == 5 or + i == 14 or + i == 15 or + i == 16 or + i == 17 + ): + head_elements_y_pos.append(point[1]) + + points.append(point) + else: + points.append(None) + + # Draw Skeleton + for num, pair in enumerate(POSE_PAIRS): + partA = pair[0] + partB = pair[1] + if points[partA] and points[partB]: + cv2.line( + frame, + points[partA], + points[partB], + JOINT_COLORS[num], + 3 + ) + + # Calculate head average position from its components + if(len(head_elements_y_pos) > 0): + head_avg_position = sum(head_elements_y_pos) + head_avg_position /= len(head_elements_y_pos) + # log.info(head_avg_position) + + # Compare previous head position + # to detect if falling + if ( + previous_head_detection_frame and + (head_avg_position - previous_head_avg_position) > + fall_threshold and + (frame_number - previous_head_detection_frame) < + framerate_threshold + ): + # print("Fall detected.") + last_fall_detected_frame = frame_number + + previous_head_avg_position = head_avg_position + previous_head_detection_frame = frame_number + + # Draw Fall Detection Text if last fall event + # ocurred max 2 seconds ago + if ( + last_fall_detected_frame and + (frame_number - last_fall_detected_frame) <= 2*fps + ): + cv2.putText( + frame, + "FALL DETECTED!", + fall_detected_text_position, + cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, font_scale, + (0, 0, 255), + font_thickness, + cv2.LINE_AA + ) + + # If webcam mode + if out_file: + out_file.write(frame) + else: + cv2.imshow("Detection Results", frame) + + cur_request_id, next_request_id = next_request_id, cur_request_id + frame = next_frame + + # Increment frame number + frame_number += 1 + + key = cv2.waitKey(1) + if key == 27: + break + + if out_file: + # Release the out writer, capture, and destroy any OpenCV windows + out_file.release() + out_filename = os.path.splitext(input_stream)[0] + '_output.mp4' + log.info("Finished. %s saved." % (out_filename)) + else: + log.info("Finished.") + cv2.destroyAllWindows() + + return ExitStatus.success + +if __name__ == '__main__': + sys.exit(main()) diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/FP16/human-pose-estimation-0001.bin" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/FP16/human-pose-estimation-0001.bin" new file mode 100644 index 00000000..5194f62e Binary files /dev/null and "b/2 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\350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/description/human-pose-estimation-0001.html" @@ -0,0 +1,80 @@ + + + + + + + + + + + +
+

human-pose-estimation-0001

+

Use Case and High-Level Description

+

This is a multi-person 2D pose estimation network (based on the OpenPose approach) with tuned MobileNet v1 as a feature extractor. It finds a human pose: body skeleton, which consists of keypoints and connections between them, for every person inside image. The pose may contain up to 18 keypoints: ears, eyes, nose, neck, shoulders, elbows, wrists, hips, knees and ankles.

+

Example

+
+ + +
+

Specification

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
MetricValue
Average Precision (AP)42.8%
GFlops15.435
MParams4.099
Source frameworkCaffe*
+

Average Precision metric described in COCO Keypoint Evaluation site.

+

Tested on a COCO validation subset from the original paper: Cao et al. "Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields".

+

Performance

+

Link to performance table

+

Inputs

+
    +
  1. name: "input" , shape: [1x3x256x456] - An input image in the format [BxCxHxW], where: +
      +
    • B - batch size
      • +
    • C - number of channels
      • +
    • H - image height
      • +
    • W - image width. Expected color order is BGR.
      • +
    2. +
+

Outputs

+
    +
  1. The net outputs two blobs with shapes: [1, 38, 32, 57] and [1, 19, 32, 57]. The first blob contains keypoint pairwise relations (part affinity fields), the second one contains keypoint heatmaps.
    2. +
+ +

[*] Other names and brands may be claimed as the property of others.

+
+ + diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/description/human-pose-estimation-0001.png" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/description/human-pose-estimation-0001.png" new file mode 100644 index 00000000..d3cfc55c Binary files /dev/null and "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/human-pose-estimation-0001/description/human-pose-estimation-0001.png" differ diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.bin" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.bin" new file mode 100644 index 00000000..f2860a65 Binary files /dev/null and "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.bin" differ diff --git "a/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.xml" "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.xml" new file mode 100644 index 00000000..cacda878 --- /dev/null +++ "b/2 \350\200\201\345\271\264\344\272\272\347\232\204\350\277\234\347\250\213\346\231\272\350\203\275\350\257\212\347\226\227/falldetect-\350\265\217\351\207\221\347\214\216\344\272\272/models/mobilenet-ssd/FP16/mobilenet-ssd.xml" @@ -0,0 +1,2701 @@ + + + + + + + 1 + 3 + 224 + 224 + + + + + + + + 1 + 3 + 224 + 224 + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + + + + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + + + + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + + + + 1 + 32 + 112 + 112 + + + + + 1 + 64 + 112 + 112 + + + + + + + + + + + + 1 + 64 + 112 + 112 + + + + + 1 + 64 + 112 + 112 + + + + + + + + 1 + 64 + 112 + 112 + + + + + 1 + 64 + 56 + 56 + + + + + + + + + + + + 1 + 64 + 56 + 56 + + + + + 1 + 64 + 56 + 56 + + + + + + + + 1 + 64 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + + + + 1 + 128 + 56 + 56 + + + + + 1 + 128 + 28 + 28 + + + + + + + + + + + + 1 + 128 + 28 + 28 + + + + + 1 + 128 + 28 + 28 + + + + + + + + 1 + 128 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + + + + 1 + 256 + 28 + 28 + + + + + 1 + 256 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 256 + 14 + 14 + + + + + 1 + 256 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 256 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + + + + 1 + 512 + 14 + 14 + + + + + 1 + 12 + 14 + 14 + + + + + + + + + + + + 1 + 12 + 14 + 14 + + + + + 1 + 14 + 14 + 12 + + + + + + + + 1 + 14 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