在工程施工現場,AI 視頻分析與 IoT 智能攝像頭、定位手環協同構建安全監管體系。IoT 攝像頭實時采集作業畫面,結合 AI 人臉識別技術,精細核驗施工人員身份,杜絕無證人員入場,核驗準確率達 99.3%;同時通過行為分析算法,識別未戴安全帽、違規進入危險區域、高空作業未系安全繩等 12 類危險行為,響應時間<0.8 秒,發現違規立即觸發聲光報警,并聯動定位手環推送警示信息。此外,系統可通過 IoT 設備采集的人員位置數據,繪制人員分布熱力圖,當某區域人員密度超安全閾值,自動提示疏散。某橋梁工程應用后,施工人員違規率下降 85%,未發生安全事故,同時減少人工巡檢成本 30%,保障施工安全與效...
在智慧工地人員管理體系中,AI視頻分析的工作服識別技術是規范人員準入、防范外來人員誤入的關鍵手段,同時為作業安全提供基礎保障。該技術依托部署在工地出入口、主要作業區的高清攝像頭,結合深度學習訓練的衣物特征識別模型,能精細提取工作服的專屬顏色(如項目定制的藍色、灰色)、標識圖案(如企業LOGO、項目編號),實時判定人員是否穿著合規工作服。針對工地人員流動大、環境復雜的特點,技術具備強適應性:面對人員密集擁擠、衣物部分遮擋、不同光照條件,AI算法通過多特征融合與動態軌跡跟蹤,可過濾無關干擾,保持94%以上的識別準確率,快速區分“未穿工作服”“穿著非項目指定服裝”“工作服破損臟污”等違規情況。一旦檢...
在智慧工地崗位管理精細化升級中,AI 視頻分析的脫崗識別技術突破單一監測功能,構建 “在崗監測 - 應急聯動 - 違規追溯” 的閉環體系,適配深基坑監護崗、起重機械指揮崗等高危崗位需求。該技術通過崗位專屬高清攝像頭,搭載改進的人體姿態識別算法,可精細捕捉 “崗位區域無人”“人員長時間遠離操作位” 等脫崗特征,同時結合 RFID 人員定位數據交叉驗證,排除 “崗位內短暫移動” 等誤判,識別準確率超 94%。針對不同崗位風險等級,系統設計差異化響應機制:深基坑監護崗若檢測到脫崗,除向值守人員推送返回提醒外,立即聯動基坑周邊聲光報警裝置,警示下方作業人員暫停施工;此外,技術新增 “脫崗行為追溯” 功...
在智慧工地應急管理中,AI 視頻分析系統具備火災、人員摔倒、物體打擊等應急事件的自動識別能力。系統通過攝像頭實時監測工地情況,當識別到火災煙霧時,立即觸發火災報警,同步定位火災位置,推送至消防控制室與管理人員,同時聯動消防水泵、噴淋系統啟動滅火作業;當識別到施工人員摔倒或被物體撞擊時,系統在 10 秒內發出急救預警,通知工地醫務室人員前往救援,并調取周邊監控畫面供后續事故分析。此外,系統還能識別工地圍擋破損、物料堆放違規等易引發應急事件的隱患,提前預警并督促整改。某工業園區建設項目應用后,應急事件處置時間縮短 70%,未發生重大應急安全事故,保障了工地生產秩序穩定。AI 視頻分析隧道消防設施,...
中國澳門地處濱海地區,橋梁長期受高濕高鹽環境影響,易出現鋼結構腐蝕問題。AI 視頻分析系統在中國澳門跨海大橋關鍵部位部署具備紫外線成像功能的攝像頭,可穿透潮濕霧氣,精細識別鋼結構表面銹跡、涂層剝落等腐蝕隱患,識別小腐蝕面積達 0.01 平方米,遠超人工巡檢精度。系統還能結合中國澳門氣象局的濕度、鹽度數據,建立腐蝕速率預測模型,推算構件腐蝕程度隨時間的變化趨勢,提前制定防腐維護計劃。某中國澳門跨海大橋應用該系統后,防腐維護周期從 1 年延長至 1.5 年,維護成本降低 35%,同時成功發現 2 處隱蔽性鋼結構腐蝕隱患,避免了橋梁承重能力下降風險,保障了橋梁在臺風、暴雨等惡劣天氣下的通行安全。AI...
該方案依托高算力性價比邊緣服務器,實現后端數據集中處理與多算法兼容。服務器單臺可同時運行安全帽識別、違規動火檢測、腳手架攀爬監測 3 類核心算法,無需額外部署多臺設備,算力利用率提升 60%,硬件成本降低 45%。前端接入工地原有攝像頭,后端對視頻流進行實時結構化分析,自動提取違規行為數據并生成安全風險報表,支持按區域、時間段回溯分析。同時通過邊緣計算減少數據上傳量,帶寬占用降低 70%,后端還可根據歷史數據優化算法模型,使安全識別準確率從 96% 提升至 99%,助力工地實現全場景安全監管。通過 AI 視頻分析化工儲罐液位,精細把控物料存儲預防泄漏風險。長沙AI視頻智能分析供應商AI 視頻分...
溫州蒼泰高速的千米高山工地上,無人機基站撐起了智能巡檢的主要樞紐。這個 0.34 平方米的 “智能堡壘” 可自動完成無人機充電與任務調度,使其每日按計劃巡航高邊坡、隧道等區域,120 米巡航高度與 40-50 米貼近拍攝結合,兼顧廣度與精度。AI 視頻分析發現施工紅線侵入、排水渠積水超標等問題后,立即推送影像至后臺,通過短信提醒負責人處置。系統還能生成整改工單,關聯責任人與時限,整改后自動核算工程量,形成管理閉環。該模式使人力成本降低 70%,問題發現速度提升 5 倍,解決了山區基建監管難題。借助 AI 視頻分析水利灌溉系統,監測水流分布提高灌溉效率。宿遷AI視頻智能分析私人定做在智慧工地消防...
在智慧工地人員安全防護體系中,AI視頻分析的反光衣識別技術是防范人員碰撞、誤闖危險區域的關鍵手段,尤其在夜間或復雜作業環境下作用顯要。該技術依托覆蓋工地通道、交叉作業區、夜間施工面的高清攝像頭,結合深度學習構建的反光特征識別模型,能精細捕捉反光衣的高亮反光條、色彩(多為橙紅、明黃)及衣物輪廓,實時判定人員是否規范穿著。針對工地多樣環境挑戰,技術具備強抗干擾能力:面對夜間強光直射、霧天能見度低、人員衣物遮擋等情況,AI算法通過光學特征增強與動態幀分析技術,可過濾背景干擾,保持93%以上的識別準確率,快速區分“未穿反光衣”“反光衣破損”“反光條被遮擋”等違規情形。一旦檢測到違規,系統瞬間觸發預警:...
香港填海造地工程對土方壓實質量要求極高,AI 視頻分析系統通過在壓實機械上安裝車載攝像頭與定位裝置,實時采集土方壓實軌跡、碾壓次數、壓實力度等數據,結合無人機航拍的填海區域圖像,利用 AI 算法判斷土方壓實度是否達標,檢測誤差小于 1%。系統還能對填海區域的平整度進行監測,生成平整度熱力圖,標注不合格區域并提出整改建議。此外,系統可實時監測填海過程中是否存在海水倒灌風險,一旦發現異常立即預警。某香港填海造地項目應用該系統后,土方壓實質量抽檢合格率從 85% 提升至 98%,減少了因壓實質量問題導致的返工,加快了填海工程進度,為后續城市建設奠定了堅實基礎。利用 AI 視頻分析電力變電站設備,自動...
在安防管控領域,AI 視頻分析與高清攝像頭的深度融合,成為精細識別非法越界行為的主要技術方案,廣泛應用于邊境、園區、廠區等關鍵區域。高清攝像頭憑借 4K 超高清分辨率與寬動態成像技術,可清晰捕捉 500 米范圍內的目標細節,為 AI 算法提供高質量畫面支撐,有效解決傳統監控 “畫質模糊、識別困難” 的痛點。系統運行時,AI 算法先根據管控需求劃定虛擬警戒區(如邊境線、廠區禁入帶),高清攝像頭實時采集畫面并傳輸至分析平臺。當行人、車輛等目標進入警戒區,算法通過動態軌跡追蹤技術鎖定目標,結合輪廓特征、移動速度等參數,快速判斷是否存在非法越界意圖。若目標突破邊界,系統 1 秒內觸發多級預警:現場聲光...
堤壩、水庫等水利基建的安全運行至關重要,AI 視頻分析系統采用 “視頻監測 + 數據融合” 的模式,實現 24 小時不間斷險情預警。系統在堤壩迎水坡、背水坡、水庫岸邊等區域部署高清攝像頭,利用圖像語義分割技術,可精細識別水位變化(識別精度 ±1 厘米)、壩體滲漏(識別小滲漏面積 0.1 平方米)、邊坡裂縫(寬度識別精度 0.5 毫米)、管涌等風險隱患。同時,系統會將視頻監測數據與水文站采集的水位、流量數據,以及氣象部門的降雨預報數據進行融合分析,通過風險評估模型生成險情等級(一般、較大、重大、特別重大),當險情等級達到 “較大” 及以上時,系統會首先時間啟動應急響應,自動通知水利部門工作人員,...
公路工程施工與運維階段,AI 視頻分析結合道路智能巡檢車與沿線監控攝像頭。施工階段,巡檢車拍攝路基、路面施工畫面,AI 算法識別路基壓實不足、瀝青攤鋪厚度不均、路面平整度超標等問題;運維階段,攝像頭與巡檢車配合,識別路面裂縫、坑槽、路基沉降等病害。系統自動統計隱患數量與分布,生成維修方案,并推送至養護部門。某高速公路項目應用后,施工階段質量返工率下降 62%,運維階段病害發現及時率提升 80%,公路通行壽命延長 3-5 年,養護成本降低 45%。AI視頻分析助力橋梁結構健康評估,實時分析數據,評估結構狀態。連云港2025AI視頻智能分析該方案實現 AI 視頻分析結果的全場景用戶端展示,支持即裝...
在智慧工地消防安全防控體系中,AI 視頻分析的火焰識別技術是捕捉火情苗頭、快速響應處置的手段,可有效防范焊接火花引燃、易燃材料自燃等風險。該技術依托覆蓋材料倉庫、電焊作業區、宿舍區的高清攝像頭,結合深度學習構建的火焰特征識別模型,能精細提取火焰的橙紅色光譜、動態閃爍頻率及煙霧伴隨特征,同時通過多幀圖像比對,排除夕陽反光、燈光直射等干擾,即使在逆光、粉塵較多的工地環境中,識別準確率仍超 93%。針對工地不同火情場景,系統設計分級聯動機制:檢測到電焊作業產生的零星火花時,立即推送提醒至現場監護人員,強化實時盯防;若發現材料堆出現明火,系統 10 秒內觸發一級預警,聯動作業區噴淋裝置自動啟動,同時向...
在智慧工地泥頭車管理與揚塵防控體系中,AI 視頻分析的泥頭車臟污識別技術是杜絕車輛帶泥上路、維護周邊道路清潔的關鍵手段。該技術依托部署在工地出入口、運輸必經路段的高清攝像頭,結合深度學習構建的 “車身污漬 + 輪胎泥垢” 雙維度識別模型,可精細捕捉泥頭車車廂外側、車輪擋板的泥土堆積情況,甚至能識別底盤附著的塊狀泥污,通過與清潔車輛圖像特征比對,排除雨水濕潤、輕微灰塵等非臟污干擾,識別準確率超 92%。針對泥頭車運輸高頻場景,技術具備實時攔截能力:當臟污泥頭車準備駛出工地時,系統 10 秒內完成識別判定,立即觸發預警 —— 現場道閘自動關閉,音柱循環播放 “車輛臟污需沖洗,禁止帶泥上路” 提示,...
地鐵車站施工環境復雜、工序繁多,AI 視頻分析系統通過在施工現場關鍵區域(如鋼筋加工區、混凝土澆筑區、機械停放區)部署智能攝像頭,實現對施工全流程的動態監測。系統借助目標檢測算法,可實時識別施工機械(如起重機、混凝土泵車)的運行狀態(是否正常作業、是否閑置)、材料堆放區域的物料種類及數量、人員作業密度等信息,并將這些數據與預設的施工計劃進行比對,自動核算每日工程進度完成率。當鋼筋綁扎、混凝土澆筑等關鍵工序進度偏離計劃 5% 以上時,系統會立即生成預警信息,通過短信、平臺推送等方式告知管理人員,同時提供進度滯后原因分析(如人員不足、機械故障),輔助管理人員及時調整資源配置。某地鐵線路應用該系統后...
在智慧工地人員管理中,AI 視頻分析系統通過部署在工地出入口、作業面的高清攝像頭,結合人臉識別技術,實現施工人員身份快速核驗,杜絕無關人員進入,核驗準確率達 99.2%,通行效率提升 40%。同時,系統可實時識別人員未佩戴安全帽、未穿反光衣、違規攀爬腳手架等 10 類不安全行為,識別響應時間小于 0.8 秒,發現違規后立即觸發聲光報警,并同步推送違規畫面至管理人員手機端。此外,系統還能通過視頻軌跡追蹤,實時掌握人員在工地內的分布情況,當某區域人員密度超過安全閾值時,自動發出疏散提示。某大型房建項目應用后,人員違規率下降 82%,未發生一起因人員違規導致的安全事故,有效保障了施工人員生命安全。利...
針對工地人員管控難題,AI 視頻分析技術可實現精細化管理。前端利用工地出入口、施工區域現有監控設備,通過網絡采集模塊獲取實時視頻流,比較大化利用既有硬件資源。邊緣節點部署人員識別與計數算法,支持同時識別 50 人以上,能精細統計進場、出場人數,區分施工人員、管理人員與外來訪客,還可識別人員是否穿著反光背心等合規著裝,數據處理延遲小于 160ms。邊緣端本地存儲人員出入日志,將異常數據(如未登記人員進入)上傳云端,減少數據傳輸壓力。該方案使人員管理效率提升 6 倍,外來人員管控漏洞減少 70%,助力工地實現人員精細化管理。AI 視頻分析建筑工地材料堆放,智能規劃存儲區域減少浪費現象!泰州AI視頻...
堤壩、水庫等水利基建的安全運行至關重要,AI 視頻分析系統采用 “視頻監測 + 數據融合” 的模式,實現 24 小時不間斷險情預警。系統在堤壩迎水坡、背水坡、水庫岸邊等區域部署高清攝像頭,利用圖像語義分割技術,可精細識別水位變化(識別精度 ±1 厘米)、壩體滲漏(識別小滲漏面積 0.1 平方米)、邊坡裂縫(寬度識別精度 0.5 毫米)、管涌等風險隱患。同時,系統會將視頻監測數據與水文站采集的水位、流量數據,以及氣象部門的降雨預報數據進行融合分析,通過風險評估模型生成險情等級(一般、較大、重大、特別重大),當險情等級達到 “較大” 及以上時,系統會首先時間啟動應急響應,自動通知水利部門工作人員,...
大連金州灣海上機場項目中,無人機 AI 視頻分析技術成為填海造陸的主要支撐。無人機依托預設航線 24 小時自動巡檢,高清影像實時回傳指揮中心,AI 算法不僅識別施工偏差,更能分析海床地形與水流動態,保障人工島地基穩定。五向傾斜攝影技術實現多角度拍攝,為土方量核算與樁基礎施工提供可視化依據,大幅降低返工風險。針對復雜現場開發的自適應軌跡規劃系統,通過 YOLOv5 模型識別障礙物,避障響應時間不足 0.5 秒。無人機數據與 BIM 平臺自動比對,讓施工偏差及時糾正,推動海洋基建從 “人力密集” 向 “算法驅動” 轉型。AI 視頻分析港口集裝箱堆放,智能規劃布局提高場地利用率!太原2025AI視頻...
在鐵路安全運營體系中,軌道狀態檢測是保障行車安全的關鍵環節。傳統人工巡檢方式不僅效率低下,還易受惡劣天氣、人員疲勞等因素影響,難以實現全天候、高精度監測。而 AI 視頻分析技術的應用,為鐵路軌道檢測帶來了性突破。通過在檢測列車上搭載高清攝像頭,系統可實時采集軌道圖像數據,借助 AI 算法對畫面進行逐幀解析。針對鐵軌裂縫,AI 模型能精細識別寬度 0.2 毫米以上的細微裂紋,哪怕是被油污、銹跡覆蓋的隱蔽缺陷,也能通過圖像增強與特征提取技術快速鎖定;對于扣件松動問題,算法會對比標準扣件的位置、角度與緊固狀態,一旦發現偏移量超過 3 毫米或彈條脫落等情況,立即標記異常并生成定位信息。整個檢測過程無需...
AI 視頻分析實現對 “人機物料環” 的全維度監控,既管人員行為也控現場環境。英特靈達的方案可精細識別人員摔倒、危險區域久留、區域人數超限等異常,識別準確率超 98%。在環保管控上,系統通過圖像分析揚塵濃度變化,提前預警超標風險,輔助調整灑水頻次,契合綠色工地要求。德州的示范項目中,該技術還聯動物聯網設備,實現施工揚塵與材料質量的全程智能追蹤,推動管理從 “被動處置” 向 “主動預防” 轉型。青島某項目通過 16 個監控點位全覆蓋,生成的視頻數據與 BI 大屏聯動,助力 7.5 萬平方米工程如期竣工,實現安全與進度雙保障。AI 視頻分析鐵路貨運裝載,監測超載情況保障線路運輸安全。深圳AI視頻智...
中東地區超高層建筑眾多,施工難度大、風險高。AI 視頻分析系統在超高層建筑施工外立面部署可升降式高清攝像頭,實時監測塔吊運行狀態,識別塔吊吊鉤位置偏差、鋼絲繩磨損等隱患,避免塔吊碰撞事故。同時,系統通過目標檢測算法統計施工人員數量、識別人員是否正確佩戴安全帶,對違規行為實時預警。在進度管控方面,系統將每日施工圖像與 BIM 模型對比,自動核算墻體砌筑、鋼筋綁扎等工序的進度完成率,當進度滯后時,分析原因并輔助管理人員調整施工方案。某中東超高層酒店項目應用后,塔吊安全事故零發生,施工人員違規率下降 80%,項目進度滯后問題得到有效解決,提前列 個月實現結構封頂,保障了項目順利推進。利用 AI 視頻...
AI 視頻分析實現對 “人機物料環” 的全維度監控,既管人員行為也控現場環境。英特靈達的方案可精細識別人員摔倒、危險區域久留、區域人數超限等異常,識別準確率超 98%。在環保管控上,系統通過圖像分析揚塵濃度變化,提前預警超標風險,輔助調整灑水頻次,契合綠色工地要求。德州的示范項目中,該技術還聯動物聯網設備,實現施工揚塵與材料質量的全程智能追蹤,推動管理從 “被動處置” 向 “主動預防” 轉型。青島某項目通過 16 個監控點位全覆蓋,生成的視頻數據與 BI 大屏聯動,助力 7.5 萬平方米工程如期竣工,實現安全與進度雙保障。AI 視頻分析建筑施工現場,智能識別違規操作降低安全事故概率!2025A...
香港地鐵擴建工程多位于繁華城區,周邊建筑密集、人流車流大,AI 視頻分析系統通過在施工區域周邊部署具備 AI 降噪功能的高清攝像頭,實現對施工邊界與周邊環境的雙重監控。系統可精細識別施工人員未系安全繩、機械違規占道、粉塵超標排放等風險行為,識別準確率達 99%,一旦發現異常,立即觸發聯動報警,同步推送至項目管理中心與香港運輸署,避免影響周邊交通。同時,系統利用圖像比對技術監測周邊樓宇沉降,精度達 0.05 毫米,實時反饋施工對周邊建筑的影響。某香港地鐵延長線項目應用后,施工期間周邊投訴量下降 65%,安全事故零發生,還通過動態調整施工時間,避開早晚高峰,減少交通擁堵時長超 400 小時,保障了...
針對智慧工地人車混行區域的安全隱患,AI視頻分析的車輛防撞識別技術構建“人車雙目標監測”體系,適配材料運輸通道、施工臨時便道等場景。該技術通過車輛側裝廣角攝像頭,結合人體骨骼識別算法,可快速區分作業人員與施工材料,精細識別人員與車輛的相對位置,當人員進入車輛3米警戒范圍時,立即啟動防撞預警。預警流程層層遞進:首先車輛喇叭發出 “注意避讓,車輛通過” 提示音,其次車頭 LED 警示燈頻閃;若人員未及時撤離,系統觸發車輛緊急制動(車速低于 5km/h 時),同時向現場安全員推送含人車位置的告警信息。在蘇州某產業園項目中,該技術使人車碰撞風險下降 95%,未發生一起相關安全事故,彌補了人工疏導 “響...
在某化工園區的廢氣處理車間,AI 視頻分析系統正構建起全天候排放監測網絡。高清工業相機實時捕捉排氣口畫面,通過改進型 YOLO 算法精細分割煙霧區域,結合 RGB 與紅外雙光譜數據,將煙霧濃度轉化為量化數值,當濃度超閾值時立即觸發一級預警。更主要的是成分識別功能,系統通過比對煙霧光譜特征庫,可快速辨別二氧化硫、氮氧化物等有害成分,識別準確率達 92% 以上。一旦監測到異常,系統自動聯動環保設備:開啟脫硫塔噴淋系統調節藥劑濃度,啟動活性炭吸附裝置增強凈化效果,同時將實時數據上傳至環保監管平臺。整個過程響應時間不足 10 秒,實現 “監測 - 分析 - 處置” 閉環。相較于傳統人工采樣檢測,該模式...
在智慧工地防汛與安全管理中,AI 視頻分析的積水區域識別及分級預警功能,成為應對降雨、管道泄漏等引發積水隱患的關鍵技術。該技術通過部署在工地低洼處、基坑周邊、臨時道路等區域的高清攝像頭,結合圖像灰度差與反光特征分析算法,能精細識別積水區域的位置與面積,同時聯動環境傳感器獲取降水量數據,實現積水風險動態評估。系統依據積水深度與影響范圍建立三級預警機制:當積水深度達 3cm(一級預警),立即推送提示信息至現場管理員,提醒關注低洼區域人員通行;積水深度超 8cm 且影響作業道路(二級預警),自動觸發現場警示燈閃爍,通過廣播引導人員繞行,并調度防汛人員準備排水設備;積水深度突破 15cm 或逼近基坑防...
針對智慧工地人車混行區域的安全隱患,AI視頻分析的車輛防撞識別技術構建“人車雙目標監測”體系,適配材料運輸通道、施工臨時便道等場景。該技術通過車輛側裝廣角攝像頭,結合人體骨骼識別算法,可快速區分作業人員與施工材料,精細識別人員與車輛的相對位置,當人員進入車輛3米警戒范圍時,立即啟動防撞預警。預警流程層層遞進:首先車輛喇叭發出 “注意避讓,車輛通過” 提示音,其次車頭 LED 警示燈頻閃;若人員未及時撤離,系統觸發車輛緊急制動(車速低于 5km/h 時),同時向現場安全員推送含人車位置的告警信息。在蘇州某產業園項目中,該技術使人車碰撞風險下降 95%,未發生一起相關安全事故,彌補了人工疏導 “響...
該方案依托高算力性價比邊緣服務器,實現后端數據集中處理與多算法兼容。服務器單臺可同時運行安全帽識別、違規動火檢測、腳手架攀爬監測 3 類核心算法,無需額外部署多臺設備,算力利用率提升 60%,硬件成本降低 45%。前端接入工地原有攝像頭,后端對視頻流進行實時結構化分析,自動提取違規行為數據并生成安全風險報表,支持按區域、時間段回溯分析。同時通過邊緣計算減少數據上傳量,帶寬占用降低 70%,后端還可根據歷史數據優化算法模型,使安全識別準確率從 96% 提升至 99%,助力工地實現全場景安全監管。通過 AI 視頻分析橋梁防撞護欄,校驗安裝強度提升通行安全水平。江門AI視頻智能分析工廠直銷在智慧工地...
在甘肅路橋水范二標項目的復雜施工現場,無人機搭載 AI 視頻分析技術構建起 “空中巡航 + 地面響應” 的安防網絡。針對橋梁、高邊坡等人工巡檢盲區,無人機按預設航線全天候巡航,通過視覺識別與紅外熱成像雙重監測,實時捕捉未戴安全帽、違規進入危險區等行為。AI 算法觸發預警后,后臺立即聲光報警,無人機同步定向語音提醒,實現 “發現即干預”。這種模式推動安全管理從 “人防為主” 轉向 “技防引導”,從 “事后處置” 變為 “事前預防”,十余公里施工區域實現全域覆蓋,隱患處置效率較傳統方式顯要提升。AI視頻分析在建筑施工安全監測中,精細識別隱患,保障施工安全!清遠AI視頻智能分析銷售廠家在智慧工地精細...