• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于智能手機(jī)的城市道路車輛即時識別

    2023-03-15 02:57:26胡劍琇朱前坤杜永峰
    公路交通科技 2023年1期
    關(guān)鍵詞:小轎車高峰期直方圖

    胡劍琇,朱前坤,2,張 瓊,杜永峰,2

    (1.蘭州理工大學(xué) 防震減災(zāi)研究所,甘肅 蘭州 730050;2.蘭州理工大學(xué) 甘肅省減震隔震國際合作研究基地,甘肅 蘭州 730050)

    0 引言

    隨著我國經(jīng)濟(jì)及交通運輸?shù)目焖侔l(fā)展,公路與橋梁的交通流量顯著增長,伴隨著這一增長趨勢,交通荷載逐漸引起了人們的關(guān)注。如現(xiàn)在較為常見的超載現(xiàn)象,加快了公路和橋梁的疲勞及破壞。公路與橋梁的汽車設(shè)計荷載應(yīng)與社會發(fā)展相適應(yīng)。因此,對車輛荷載的監(jiān)測與統(tǒng)計變得尤為重要[1-3]。近年來,隨著計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展[4]及其在土木工程領(lǐng)域的興起[5],越來越多的研究學(xué)者開始關(guān)注基于計算機(jī)視覺的車輛檢測,將計算機(jī)視覺技術(shù)與智能手機(jī)相結(jié)合,相比于傳統(tǒng)的檢測方法,以其非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點,得到了廣泛應(yīng)用[6]。

    常見的汽車荷載統(tǒng)計方法為車輛動態(tài)稱重,即車輛動態(tài)稱重(Weigh in Motion,簡稱WIM)系統(tǒng),是指在車輛正常行駛過程中測量出車輛重量的過程。李占峰等[7]以京港澳高速公路某路段的車輛為例,運用WIM系統(tǒng)對該路段的車輛荷載特征進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集。Kim等[8]開發(fā)了一個基于WIM系統(tǒng)的描述車輛特性和交通流量的綜合概率模型,用蒙特卡洛模擬方法評估了目標(biāo)橋梁的交通荷載影響。宗周紅等[9]基于WIM系統(tǒng)的汽車荷載數(shù)據(jù),統(tǒng)計了江蘇省高速公路和橋梁上汽車荷載特性,建立了江蘇省高速公路橋梁汽車荷載模型。但是這些研究都是基于WIM系統(tǒng)的,由于WIM系統(tǒng)成本較高,并未全面應(yīng)用于我國各公路或橋梁上,所以完全靠WIM系統(tǒng)來統(tǒng)計車輛荷載是不經(jīng)濟(jì)的。目前,計算機(jī)視覺被廣泛應(yīng)用于各個科研領(lǐng)域,其中包括目標(biāo)檢測與跟蹤的方法。Feng等[10]提出了一種基于計算機(jī)視覺的非接觸式車輛運動稱量方法,通過計算機(jī)視覺系統(tǒng)測量輪胎與道路的接觸長度和輪胎變形,為空載和滿載卡車估計重量,這種方法將計算機(jī)視覺與物理原理結(jié)合運用。Dan等[11]提出了一種用于監(jiān)視整個橋面交通流量負(fù)荷的方法,將動態(tài)稱重系統(tǒng)與計算機(jī)視覺技術(shù)相結(jié)合,布置在橋頭的基于路面的動態(tài)稱重系統(tǒng)用于獲取由攝像機(jī)捕獲的車輛重量,計算機(jī)視覺技術(shù)用于識別車輛的實時位置,但這種方法要求橋梁上預(yù)先具備WIM系統(tǒng),才可實時測量負(fù)載值。He等[12]運用計算機(jī)視覺技術(shù)自動檢測并分類在佛羅里達(dá)州高速公路上行駛的卡車,但不足之處在于未將分類檢測結(jié)果用于荷載統(tǒng)計分析中。在計算機(jī)視覺領(lǐng)域,目標(biāo)檢測算法中較為常用的就是近幾年新興的YOLO[13]算法,大多數(shù)研究學(xué)者開始將其運用于車輛檢測工作中。李珣等[14]提出了一種基于Darknet框架下YOLOv2算法的車輛多目標(biāo)檢測方法。Shen等[15]將YOLO等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架用于聯(lián)合檢測車輛并有效估計車輛距離。謝金龍等[16]運用YOLOv3及Deep Sort算法對道路進(jìn)行了車流量檢測,但也未將檢測結(jié)果應(yīng)用于荷載分析中。趙雪峰等[17]將計算機(jī)視覺與智能手機(jī)相結(jié)合,利用智能手機(jī)進(jìn)行圖片收集,利用計算機(jī)視覺中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了裂縫檢測,其充分利用了智能手機(jī)和計算機(jī)視覺的優(yōu)勢,但對裂縫的檢測僅限于圖片檢測。隨著目標(biāo)檢測的廣泛應(yīng)用以及YOLOv3的提出,視頻檢測變得越來越快速且準(zhǔn)確。

    本研究提出了一種基于智能手機(jī)的城市道路車輛即時識別方法。本方法使用普通智能手機(jī)采集視頻材料,運用計算機(jī)視覺技術(shù)對視頻材料進(jìn)行車輛的聚類檢測并跟蹤,并根據(jù)已有的汽車荷載數(shù)據(jù),對某一時間段某一公路或橋梁的負(fù)載情況進(jìn)行分析。最后,選取一條城市道路為研究對象,證明本方法的可行性和實用性,并對該道路是否限制交通流量給出建議。

    1 YOLO算法

    近年來,目標(biāo)檢測算法取得了很大的突破,比較流行的算法可以分為兩類,一類是基于區(qū)域生成的R-CNN[18]系算法,R-CNN,F(xiàn)ast R-CNN[19],F(xiàn)aster R-CNN[20]等,這些算法是two-stage的,需要先由算法產(chǎn)生目標(biāo)候選框,然后再對候選框進(jìn)行分類與回歸;另一類是YOLO,SSD這類one-stage算法,僅僅使用一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN直接預(yù)測不同目標(biāo)的類別和位置。

    2016年,Redmon提出YOLO算法,YOLO成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域最知名的目標(biāo)檢測算法之一,被業(yè)界廣泛使用。YOLO的全稱是You Only Look Once,與另一種著名的目標(biāo)檢測算法Fast R-CNN相比具有兩大優(yōu)勢:(1)速度快:每秒45幀的檢測速率,可用于實時視頻檢測中,在更小的模型上甚至達(dá)到155幀;(2)通用性好:在真實圖像數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可用于虛構(gòu)的繪畫作品上。但YOLO也存在局限性,其正確率沒有Fast R-CNN高,每個檢測框只能檢測一個物體,邊緣不規(guī)則的物體會影響到周圍物體的識別。Redmon后來又在原始的YOLO技術(shù)上,發(fā)展出了YOLO9000[21],YOLOv3[22]等算法,擴(kuò)展了檢測物的種類并提高了模型的準(zhǔn)確率。

    1.1 YOLOv3

    YOLO是一種端到端的目標(biāo)檢測模型,其核心思想為:利用整張圖作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,直接在輸出層回歸邊界框(Bounding Box)的位置及所屬類別,在目前的目標(biāo)檢測中達(dá)到了最好的識別精度和速度的平衡。

    YOLOv3的網(wǎng)絡(luò)輸入圖片尺寸為416×416,將輸入圖像分為S×S個網(wǎng)格(Grid Cell),如果某個對象的中心坐標(biāo)落在某個網(wǎng)格中,就由該網(wǎng)格來預(yù)測這個對象。每個網(wǎng)格要預(yù)測B個邊界框,每個邊界框除了回歸自身位置之外,還要預(yù)測一個置信度(Confidence Score)以及C個類別概率。其中,置信度反映檢測框?qū)z測結(jié)果的自信程度,其計算公式為:

    Pr(Object)×IOU,

    (1)

    式中,Pr(Object)為當(dāng)前邊界框中含有對象的置信度;IOU(Intersection over Union)為交并比,其計算為預(yù)測邊框和真實邊框的交集和并集的比值,表示當(dāng)前邊界框預(yù)測目標(biāo)位置的準(zhǔn)確性,如圖1所示。

    圖1 交并比(IOU)Fig.1 Intersection over union(IOU)

    YOLOv3關(guān)于每個邊界框的位置預(yù)測出中心點相對于網(wǎng)格單元左上角的相對坐標(biāo),分別為tx,ty,tw,th,通過坐標(biāo)偏移公式計算得到邊框的位置大小。

    bx=σ(tx)+cx,

    (2)

    by=σ(ty)+cy,

    (3)

    bw=pwetw,

    (4)

    bh=pheth,

    (5)

    式中,tx,ty,tw,th為預(yù)測輸出;cx,cy為網(wǎng)格的坐標(biāo),如某層的特征圖大小為13×13,則網(wǎng)格就有13×13個,第1行第1列的坐標(biāo)(cx,cy)就是(1,1);pw,ph為預(yù)測前邊界框的尺寸;bx,by,bw,bh為得到的邊界框的中心坐標(biāo)和尺寸,具體見圖2。

    圖2 坐標(biāo)圖Fig.2 Coordinate diagram

    1.2 YOLOv3的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    YOLOv3的主干結(jié)構(gòu)是Darknet-53網(wǎng)絡(luò),其他預(yù)測支路都是采用全卷積的結(jié)構(gòu)。YOLOv3的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 YOLOv3 network structure

    其中,DBL是YOLOv3的基本組件。正如Darknetconv2D_BN_Leaky函數(shù)的定義,Darknet的卷積層后接Batch Normalization(BN)和LeakyReLU(激活函數(shù))。除最后一層卷積層外,BN和LeakyReLU已成為卷積層不可缺少的部分,并和卷積層組成最小組件。resn中,n代表數(shù)字,有res1,res2,…,res8等,表示這個res_block(殘差層)中包含多少個res_unit(殘差單元)。這是YOLOv3的大組件,從YOLOv2的Darknet-19到Y(jié)OLOv3的Darknet-53,YOLOv3加入了YOLOv2沒有的殘差網(wǎng)絡(luò),使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更深。其中,res_block和res_unit的基本組件也是DBL。

    YOLOv3采用上采樣和融合做法,融合了3個尺度(13×13,26×26,52×52),在多尺度融合特征圖上分別做獨立檢測,使小目標(biāo)的檢測效果明顯提高。

    1.3 損失函數(shù)

    在YOLO的運用中,損失函數(shù)(Loss Function)是非常重要的。但在YOLOv3的論文中,作者并沒有明確提到所用的損失函數(shù),只在YOLOv1中使用了一種叫作SSE(Sum-squared Error)的損失函數(shù)。SSE是一種常用的損失函數(shù),只是簡單的差方相加,易于優(yōu)化。從YOLOv3的代碼中可以看出,一部分的損失函數(shù)使用了二值交叉熵。損失函數(shù)由4部分組成:(1)對預(yù)測的中心坐標(biāo)做損失;(2)對預(yù)測的寬高做損失;(3)對預(yù)測的類別做損失;(4)對預(yù)測的置信度做損失;其公式如下:

    (6)

    2 Deep Sort跟蹤算法

    Deep Sort算法[23]是在Sort算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)的,在實時目標(biāo)追蹤過程中,提取目標(biāo)的表觀特征進(jìn)行最近鄰匹配,有效地改善了有遮擋情況下目標(biāo)的追蹤效果,同時減少了目標(biāo)跳變的情形。

    常見的關(guān)聯(lián)檢測結(jié)果和追蹤預(yù)測結(jié)果的方法為匈牙利方法,這種Deep Sort算法同時考慮了運動信息的關(guān)聯(lián)和目標(biāo)外觀信息的關(guān)聯(lián)。運動信息的關(guān)聯(lián)是指對已存在的運動目標(biāo)的運動狀態(tài)的卡爾曼預(yù)測結(jié)果與檢測結(jié)果的關(guān)聯(lián)。其中,馬氏距離表示的是數(shù)據(jù)的協(xié)方差距離,是一種有效計算兩個未知樣本集相似度的方法。

    (7)

    式中,d(1)為馬式距離;dj為第j個檢測框的位置;yi為第i個追蹤器對目標(biāo)的預(yù)測位置;Si為檢測位置與追蹤位置之間的協(xié)方差矩陣。如果關(guān)聯(lián)的馬氏距離小于指定的閾值,則關(guān)聯(lián)成功。另一種關(guān)聯(lián)方法就是計算第i個追蹤器的最近100個成功關(guān)聯(lián)的特征集與當(dāng)前幀第j個檢測結(jié)果的特征向量間的最小余弦距離,其計算公式為:

    (8)

    如果這個距離小于指定的閾值,則這個關(guān)聯(lián)是成功的。將兩種關(guān)聯(lián)方法的結(jié)果線性加權(quán),作為最終的度量。

    ci,j=λd(1)(i,j)+(1-λ)d(2)(i,j)。

    (9)

    只有ci,j位于兩個閾值的交集內(nèi)時,才認(rèn)為關(guān)聯(lián)成功。

    3 基于智能手機(jī)的城市車輛即時識別方法

    本研究提出的基于智能手機(jī)以及計算機(jī)視覺技術(shù)的城市道路車輛即時識別方法,是使用普通智能手機(jī)對城市道路行駛中的車輛拍攝視頻,以YOLOv3算法實現(xiàn)初步的視頻中車輛的分類檢測,之后通過Deep Sort跟蹤算法對各類車輛進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計。根據(jù)各類車輛的數(shù)量統(tǒng)計結(jié)果以及分布擬合得到的汽車荷載代表值,統(tǒng)計出某一時段某一公路或橋梁的負(fù)載情況,對其結(jié)果進(jìn)行分析,本方法的流程圖如圖4所示。

    圖4 流程圖Fig.4 Flowchart

    4 實例

    對于本研究提出的基于智能手機(jī)的城市道路車輛即時識別方法,以一條普通城市道路的中間路段為例,分類統(tǒng)計該路段7 d內(nèi)早中晚3個高峰期的車流量,并統(tǒng)計車輛荷載,對7 d內(nèi)該路段進(jìn)行荷載時程分析。由于該道路屬于城市主干路,卡車禁止通行,所以本試驗僅涉及中小型私家車和公共汽車。

    4.1 數(shù)據(jù)集

    本實例采用的數(shù)據(jù)集為COCO數(shù)據(jù)集[24],主要從復(fù)雜的日常場景中截取。該數(shù)據(jù)集提供的類別有80類,有超過33萬張圖片,其中20萬張有標(biāo)注,整個數(shù)據(jù)集中個體的數(shù)目超過150萬個。其中,本研究的車輛檢測只涉及到兩種類別,即“car”,“bus”,在COCO數(shù)據(jù)集中提取車輛類別,并對YOLO的配置文件進(jìn)行修改,重新編譯,再進(jìn)行訓(xùn)練。

    4.2 試驗平臺

    由于Darknet框架下的YOLOv3對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時,計算量較大,車輛檢測過程中,需要處理的數(shù)據(jù)過多,所以本試驗主要在服務(wù)器上完成。服務(wù)器的主要配置為:NVIDIA Quadro P5000顯卡,顯存容量16 GB,64 G內(nèi)存。使用的語言為Python語言,在Pycharm平臺上實現(xiàn)。試驗樣本采集于人行橋上,采集連續(xù)7 d的早中晚高峰期車輛視頻。視頻使用三星SM9209手機(jī)拍攝,分辨率為1 920×1 080,所以使用普通經(jīng)濟(jì)型手機(jī)即可,降低了對采集設(shè)備的要求。視頻采集設(shè)備示意圖如圖5所示。

    圖5 采集設(shè)備Fig.5 Acquisition equipment

    4.3 車重統(tǒng)計分析

    大多數(shù)對車重的統(tǒng)計分析都是基于WIM稱重系統(tǒng)的,但是WIM系統(tǒng)目前僅廣泛用于橋梁及大型公路,對于這種城市主干道還沒有普及。本實例統(tǒng)計了通過該路段的1 000多輛汽車的型號以及所載人數(shù),并對統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行分布擬合。其中,每輛車的車重取其出廠參數(shù)提供的整備質(zhì)量,每位男性體重均取75 kg,女性體重均取55 kg,小孩體重均取30 kg。據(jù)此,認(rèn)為小轎車、公交車的車重均服從偏態(tài)分布,分別對應(yīng)的頻率分布直方圖如圖6所示。

    圖6 車重頻率分布直方圖Fig.6 Histograms of vehicle weight frequency distribution

    如圖6所示,小轎車、公交車的車重均服從偏態(tài)分布。為了與各類車的數(shù)量相結(jié)合,取各自的數(shù)學(xué)期望來反映平均取值的大小,小轎車車重的期望為1.727 t,公交車車重的期望為12.325 t。

    4.4 車流量統(tǒng)計分析

    本試驗的研究對象為蘭州市的一條城市道路,對其進(jìn)行車輛識別計數(shù)。采集該道路連續(xù)7 d早中晚高峰期的車輛行駛視頻,各1 min。對采集到的視頻進(jìn)行識別,得到的效果如圖7所示。

    圖7 YOLOv3檢測結(jié)果Fig.7 YOLOv3 test result

    識別完畢,將每一幀檢測到的小轎車和公交車的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計并進(jìn)行分布擬合,得到1 min內(nèi)每一幀各類車輛數(shù)量的頻率分布直方圖,通過比較,認(rèn)為該道路7 d內(nèi)每天同一時段通過的各類車的數(shù)量很近似,如圖8所示。

    圖8中,3 d同一時段的小轎車數(shù)量分布都大致相同,對7 d同一時段的小轎車數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)整體的頻率分布直方圖與與圖8大致相同,則認(rèn)為某一天的偶然性沒有對整體水平產(chǎn)生很大影響。7 d早高峰期小轎車數(shù)量的整體頻率分布直方圖如圖9所示。

    圖8 任意3 d同一時段同一類車的頻率分布直方圖Fig.8 Frequency distribution histograms of same type of vehicles in same period of any 3 days

    圖9 七天早高峰期小轎車數(shù)量的整體頻率分布直方圖Fig.9 Overall frequency distribution histogram of number of cars in 7-day morning rush hour

    如圖9所示,可得出早高峰期小轎車的數(shù)量主要分布在7~12 veh之間。各個時段各類車輛數(shù)量的頻率分布直方圖如圖10所示。

    圖10 各個時段各類車輛數(shù)量的頻率分布直方圖Fig.10 Frequency distribution histograms of number of each type of vehicles in each period

    如圖10所示,早高峰期公交車的數(shù)量主要分布在0~2 veh之間,午高峰期小轎車的數(shù)量主要分布在8~13 veh之間,午高峰期公交車的數(shù)量主要分布在0~2 veh之間,晚高峰期小轎車的數(shù)量主要分布在8~15 veh之間,晚高峰期公交車的數(shù)量主要分布在0~2 veh之間,如表1所示。

    表1 各高峰期汽車數(shù)量分布區(qū)間Tab.1 Distribution range of automobile number in each rush hour

    綜上所述,7 d的高峰期中,每一幀通過的小轎車數(shù)量集中于7~15 veh,最多可達(dá)到20 veh,而每一瞬間通過的公交車數(shù)量集中于0~2 veh,最多可達(dá)到5 veh。

    4.5 代入荷載代表值

    由相關(guān)系數(shù)公式計算可得出每一幀的小轎車數(shù)量與公交車數(shù)量的相關(guān)系數(shù),得到早高峰期小轎車數(shù)量與公交車數(shù)量的相關(guān)系數(shù)為-0.268 2,午高峰期小轎車數(shù)量與公交車數(shù)量的相關(guān)系數(shù)為-0.264,晚高峰期小轎車數(shù)量與公交車數(shù)量的相關(guān)系數(shù)為-0.045 9,絕對值均小于0.3,則近似認(rèn)為小轎車數(shù)量與公交車數(shù)量相互獨立,不具有相關(guān)性。

    將公交車、小轎車重量的期望值直接代入檢測到的每幀公交車、小轎車數(shù)量的統(tǒng)計結(jié)果中,可得到每一幀的汽車總重量,如圖11所示。

    圖11 各高峰期每幀汽車總重量統(tǒng)計Fig.11 Statistics of vehicle gross weight per frame in each rush hour

    根據(jù)檢測情況看出,所能檢測到的路面范圍長度約50 m,根據(jù)路面整體汽車荷載可求得其均布荷載,均布荷載的分布情況如圖12所示。

    圖12 各高峰期每幀均布荷載頻率分布直方圖Fig.12 Frequency distribution histograms of uniformly distributed load per frame in each rush hour

    如圖12所示,3個高峰期的每幀均布荷載分布在3~9 kN/m的情況較多。按照《公路橋涵設(shè)計通用規(guī)范》(JTG D60—2015)規(guī)定,公路—Ⅰ級車道荷載均布荷載標(biāo)準(zhǔn)值為qk=10.5 kN/m,則該路段在車輛行駛高峰期的車輛荷載有時會超過規(guī)范規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)值。各高峰期每幀均布荷載符合規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)值規(guī)定的概率如表2所示。

    如表2所示,每個高峰期的大部分時間內(nèi)車輛荷載符合規(guī)范規(guī)定,但也會有超過規(guī)范規(guī)定的情況出現(xiàn),而在晚高峰期超限情況更多一些。因此,為減緩交通壓力并減少對道路路面的破壞,交通部門應(yīng)在各個高峰期對本道路進(jìn)行交通限制。

    表2 各高峰期每幀均布荷載符合規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)值的概率Tab.2 Probability of uniformly distributed load per frame in each rush hour meets specified standard value

    5 結(jié)論

    本研究提出了一種基于智能手機(jī)的城市道路車輛即時識別方法,并運用這種方法對某一普通城市道路進(jìn)行荷載分析,得到以下結(jié)論:

    (1)利用YOLOv3算法進(jìn)行目標(biāo)檢測具有較高的準(zhǔn)確性,可快速準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)檢測和分類計數(shù)。

    (2)本方法使用的采集視頻設(shè)備具有清晰、便攜、簡便以及經(jīng)濟(jì)等優(yōu)點,可隨時隨地采集視頻。

    (3)本方法得出的結(jié)論是基于大數(shù)據(jù)支持下的,對某一普通城市道路的荷載分析,為得到更為精確的道路車輛荷載信息,應(yīng)與WIM系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)相結(jié)合。

    (4)本方法中的YOLOv3算法也存在一定誤差,例如漏檢、誤檢、復(fù)檢等情況,之后還可嘗試使用YOLOv4等方法進(jìn)行完善;采集設(shè)備也有可能受到外界因素的干擾,例如風(fēng)大時或人行橋的振動較大時,都會對視頻拍攝效果有干擾。

    猜你喜歡
    小轎車高峰期直方圖
    統(tǒng)計頻率分布直方圖的備考全攻略
    降降降!3月豆粕跌超450元/噸,大豆到港量將迎高峰期,后市還要再跌
    符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖發(fā)布
    愛忌妒的手推車
    小轎車
    快樂語文(2020年3期)2020-03-12 09:24:58
    用直方圖控制畫面影調(diào)
    梨樹進(jìn)入生長高峰期 管理技術(shù)看這里
    防患于未“燃”,溫暖過冬So Easy
    基于直方圖平移和互補嵌入的可逆水印方案
    城市軌道交通線路高峰期的不均衡運輸組織研究與應(yīng)用
    亚洲欧美精品专区久久| 午夜激情福利司机影院| 精品久久久久久成人av| 亚洲性久久影院| 免费观看在线日韩| 亚洲欧洲国产日韩| 日本免费a在线| 久久久国产成人免费| 午夜久久久久精精品| 日韩成人伦理影院| 三级国产精品欧美在线观看| 成人国产麻豆网| 日韩精品青青久久久久久| 91精品国产九色| 免费黄色在线免费观看| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲五月天丁香| 99久久精品国产国产毛片| 热99re8久久精品国产| 久久久色成人| 一级毛片电影观看 | 可以在线观看毛片的网站| 能在线免费观看的黄片| 日本av手机在线免费观看| 日韩av在线大香蕉| 成人无遮挡网站| 99国产精品一区二区蜜桃av| 禁无遮挡网站| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 日本爱情动作片www.在线观看| АⅤ资源中文在线天堂| 亚洲内射少妇av| 中国国产av一级| 五月玫瑰六月丁香| 日韩大片免费观看网站 | 97人妻精品一区二区三区麻豆| 日本黄色视频三级网站网址| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产亚洲5aaaaa淫片| 黄片wwwwww| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲最大成人av| 久久久久久伊人网av| av国产免费在线观看| 久久久久久九九精品二区国产| 婷婷色综合大香蕉| 国产黄片视频在线免费观看| 超碰97精品在线观看| 欧美日韩国产亚洲二区| 免费看a级黄色片| 精品久久国产蜜桃| 能在线免费观看的黄片| 赤兔流量卡办理| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久久精品94久久精品| 热99re8久久精品国产| 亚洲人成网站在线观看播放| 波多野结衣高清无吗| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 1024手机看黄色片| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 国产高清不卡午夜福利| 日韩制服骚丝袜av| av卡一久久| 高清毛片免费看| 黄色配什么色好看| 搡女人真爽免费视频火全软件| 中国国产av一级| 国产精品一二三区在线看| 日韩欧美在线乱码| 亚洲成人精品中文字幕电影| 观看美女的网站| 国产单亲对白刺激| 久久久久国产网址| 草草在线视频免费看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产单亲对白刺激| 国产毛片a区久久久久| 亚洲国产精品sss在线观看| 综合色丁香网| 如何舔出高潮| 亚洲成色77777| 亚洲怡红院男人天堂| 好男人视频免费观看在线| 国产精品永久免费网站| 中文亚洲av片在线观看爽| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 男人舔女人下体高潮全视频| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲精品456在线播放app| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产 一区精品| 久久精品久久精品一区二区三区| 极品教师在线视频| 一个人看的www免费观看视频| av免费观看日本| 岛国在线免费视频观看| 欧美成人午夜免费资源| 熟女电影av网| av又黄又爽大尺度在线免费看 | 亚洲欧美日韩东京热| 在线观看一区二区三区| 精品久久久久久久末码| 男女那种视频在线观看| 精品人妻偷拍中文字幕| 免费观看人在逋| 亚洲欧美精品综合久久99| 女人久久www免费人成看片 | 免费人成在线观看视频色| 91午夜精品亚洲一区二区三区| av免费观看日本| av福利片在线观看| 日韩欧美三级三区| 久久久国产成人免费| 久久久欧美国产精品| 黄片无遮挡物在线观看| 国产高清有码在线观看视频| 国产综合懂色| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 床上黄色一级片| 久久人人爽人人片av| 麻豆成人av视频| 黄片wwwwww| 丰满少妇做爰视频| 国产精品电影一区二区三区| 国产三级在线视频| 国产免费视频播放在线视频 | 国产男人的电影天堂91| 午夜精品在线福利| a级一级毛片免费在线观看| 国产三级在线视频| 嫩草影院入口| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 成人毛片60女人毛片免费| 97在线视频观看| 欧美3d第一页| 人体艺术视频欧美日本| 97在线视频观看| 免费看日本二区| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲av.av天堂| 久久久色成人| 亚洲,欧美,日韩| 最新中文字幕久久久久| 99久久精品国产国产毛片| 麻豆一二三区av精品| 亚洲乱码一区二区免费版| 一个人观看的视频www高清免费观看| 亚洲国产精品久久男人天堂| 伦理电影大哥的女人| 色综合亚洲欧美另类图片| 好男人在线观看高清免费视频| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久99精品国语久久久| 好男人视频免费观看在线| 中文字幕久久专区| 国产一区二区三区av在线| 性插视频无遮挡在线免费观看| 在线播放国产精品三级| ponron亚洲| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲经典国产精华液单| 国产精品一区二区三区四区久久| 亚洲成人久久爱视频| 内射极品少妇av片p| 99久久精品热视频| 乱系列少妇在线播放| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 三级毛片av免费| 内射极品少妇av片p| 日日撸夜夜添| 青春草国产在线视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| av又黄又爽大尺度在线免费看 | av.在线天堂| 成人特级av手机在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 日本黄色视频三级网站网址| 99九九线精品视频在线观看视频| 精品久久久久久成人av| 一区二区三区高清视频在线| av在线播放精品| 国产高清三级在线| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲欧美清纯卡通| 国产伦理片在线播放av一区| 日韩大片免费观看网站 | 欧美三级亚洲精品| 成人漫画全彩无遮挡| 国产精品永久免费网站| 欧美又色又爽又黄视频| 欧美成人一区二区免费高清观看| 久久久久久久久久黄片| 好男人在线观看高清免费视频| 波多野结衣巨乳人妻| 26uuu在线亚洲综合色| 久久久色成人| 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 99热全是精品| 日本黄色视频三级网站网址| 免费观看人在逋| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产在视频线在精品| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日本av手机在线免费观看| 十八禁国产超污无遮挡网站| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产老妇伦熟女老妇高清| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产精品人妻久久久影院| 久久久国产成人精品二区| 精品熟女少妇av免费看| 免费观看性生交大片5| 久久久精品大字幕| 在线观看一区二区三区| 99热6这里只有精品| 老司机影院毛片| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲内射少妇av| 欧美另类亚洲清纯唯美| 日韩av不卡免费在线播放| 嫩草影院入口| 色5月婷婷丁香| 国产成年人精品一区二区| 久久精品久久久久久久性| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 麻豆一二三区av精品| 精品一区二区免费观看| 麻豆乱淫一区二区| 国产一级毛片七仙女欲春2| 国产高清有码在线观看视频| 少妇的逼水好多| 亚洲国产精品专区欧美| 成人鲁丝片一二三区免费| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 99久久精品热视频| 国产单亲对白刺激| 中文字幕av成人在线电影| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 内射极品少妇av片p| 国产黄a三级三级三级人| 成年av动漫网址| 日韩精品青青久久久久久| 最后的刺客免费高清国语| 亚洲,欧美,日韩| 99在线人妻在线中文字幕| 欧美高清性xxxxhd video| 亚洲精品自拍成人| 亚洲综合精品二区| 一个人看视频在线观看www免费| 日韩三级伦理在线观看| 成人亚洲精品av一区二区| 久久精品人妻少妇| 一本一本综合久久| 在线a可以看的网站| 欧美一区二区亚洲| 夜夜爽夜夜爽视频| 欧美又色又爽又黄视频| 26uuu在线亚洲综合色| 欧美日韩综合久久久久久| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品伦人一区二区| 国产探花在线观看一区二区| 午夜福利网站1000一区二区三区| 我的女老师完整版在线观看| 99久国产av精品| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 2021少妇久久久久久久久久久| 伦精品一区二区三区| 精品久久久久久久久av| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 免费电影在线观看免费观看| 美女高潮的动态| 91久久精品电影网| 午夜福利视频1000在线观看| 精品酒店卫生间| 舔av片在线| 免费人成在线观看视频色| 国产成人免费观看mmmm| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲自拍偷在线| 水蜜桃什么品种好| 亚洲国产高清在线一区二区三| 日本av手机在线免费观看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 国产精品av视频在线免费观看| 国产成人aa在线观看| 色网站视频免费| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 天天躁日日操中文字幕| 国产精品99久久久久久久久| 91久久精品国产一区二区三区| 国产视频内射| 成人毛片60女人毛片免费| 日韩高清综合在线| 国产精品1区2区在线观看.| 高清日韩中文字幕在线| 日韩一区二区三区影片| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美成人a在线观看| 天堂网av新在线| 日日撸夜夜添| 在线播放国产精品三级| 3wmmmm亚洲av在线观看| 婷婷色av中文字幕| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 简卡轻食公司| 成人毛片a级毛片在线播放| 最近手机中文字幕大全| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 综合色丁香网| 国产精品99久久久久久久久| 超碰av人人做人人爽久久| 少妇的逼水好多| 国产国拍精品亚洲av在线观看| av线在线观看网站| 国产伦精品一区二区三区视频9| 久99久视频精品免费| 特级一级黄色大片| 性色avwww在线观看| 国产日韩欧美在线精品| 在线观看一区二区三区| 简卡轻食公司| av天堂中文字幕网| 中国国产av一级| 精品久久久久久成人av| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 又爽又黄无遮挡网站| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 国产黄色小视频在线观看| 欧美成人午夜免费资源| 男女啪啪激烈高潮av片| 久久6这里有精品| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 国产乱人视频| 亚洲四区av| 熟女电影av网| 日本一二三区视频观看| 免费观看在线日韩| 亚洲四区av| 亚洲第一区二区三区不卡| 97热精品久久久久久| 国产精品一区二区在线观看99 | av卡一久久| 大香蕉久久网| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产精品99久久久久久久久| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产午夜精品一二区理论片| 久久久精品欧美日韩精品| 少妇的逼水好多| 国国产精品蜜臀av免费| 成人欧美大片| 综合色av麻豆| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲最大成人av| 18+在线观看网站| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产成人午夜福利电影在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 可以在线观看毛片的网站| 少妇的逼好多水| 啦啦啦韩国在线观看视频| 天堂√8在线中文| 国产淫语在线视频| 久久久久久大精品| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 亚洲18禁久久av| 成人综合一区亚洲| 一级毛片电影观看 | 色吧在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲18禁久久av| 青春草视频在线免费观看| 高清av免费在线| 国产淫语在线视频| or卡值多少钱| 国产精品99久久久久久久久| 一二三四中文在线观看免费高清| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 我要看日韩黄色一级片| 国产精品99久久久久久久久| 丝袜美腿在线中文| 一个人看的www免费观看视频| 成人午夜高清在线视频| 少妇高潮的动态图| 一区二区三区乱码不卡18| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 最近手机中文字幕大全| 中文天堂在线官网| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 久久久久久久午夜电影| 在线播放无遮挡| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 尾随美女入室| 一二三四中文在线观看免费高清| 亚洲色图av天堂| 久久午夜福利片| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 亚洲国产精品久久男人天堂| 日韩大片免费观看网站 | 久久久久精品久久久久真实原创| 内地一区二区视频在线| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 中文字幕熟女人妻在线| 亚洲国产精品合色在线| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久久国产成人精品二区| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 中文在线观看免费www的网站| www.色视频.com| 精品久久久久久久久亚洲| 伦精品一区二区三区| 国产精品,欧美在线| 三级毛片av免费| 国产精品久久久久久久电影| 国产黄片视频在线免费观看| 午夜视频国产福利| 黑人高潮一二区| 成年av动漫网址| 久久精品人妻少妇| 97热精品久久久久久| 色网站视频免费| 日本欧美国产在线视频| 日韩av在线免费看完整版不卡| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 热99在线观看视频| 观看免费一级毛片| 国国产精品蜜臀av免费| 伊人久久精品亚洲午夜| 午夜老司机福利剧场| 精品一区二区三区人妻视频| 最近的中文字幕免费完整| 久久99精品国语久久久| 午夜福利成人在线免费观看| 久久久久久久久久黄片| 18+在线观看网站| 狠狠狠狠99中文字幕| 色网站视频免费| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 2021天堂中文幕一二区在线观| 国产精品一二三区在线看| 久久国产乱子免费精品| 亚洲天堂国产精品一区在线| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲无线观看免费| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产精品av视频在线免费观看| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 99热这里只有精品一区| av又黄又爽大尺度在线免费看 | 七月丁香在线播放| 夜夜爽夜夜爽视频| 欧美性感艳星| 国产高清不卡午夜福利| 乱系列少妇在线播放| 观看免费一级毛片| 男女边吃奶边做爰视频| 内射极品少妇av片p| 午夜福利在线观看吧| 午夜福利网站1000一区二区三区| 精品无人区乱码1区二区| 成人三级黄色视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| or卡值多少钱| 黄色日韩在线| 性色avwww在线观看| 国产老妇女一区| 国产高清国产精品国产三级 | 国模一区二区三区四区视频| 国产精品99久久久久久久久| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 可以在线观看毛片的网站| 国产私拍福利视频在线观看| 欧美成人午夜免费资源| 久久精品国产自在天天线| 成人二区视频| www日本黄色视频网| 国产69精品久久久久777片| 亚洲精品,欧美精品| 少妇人妻精品综合一区二区| 一区二区三区高清视频在线| 禁无遮挡网站| 九草在线视频观看| 免费观看性生交大片5| 欧美激情国产日韩精品一区| 免费看美女性在线毛片视频| 国产伦一二天堂av在线观看| 乱人视频在线观看| 国产精品不卡视频一区二区| 久久久精品欧美日韩精品| 欧美日本视频| 欧美一区二区亚洲| 色5月婷婷丁香| 在线观看美女被高潮喷水网站| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产一区二区在线av高清观看| 国产 一区 欧美 日韩| 日韩欧美三级三区| 国产一区有黄有色的免费视频 | 永久免费av网站大全| 少妇人妻精品综合一区二区| 日本wwww免费看| 国产伦精品一区二区三区四那| 青青草视频在线视频观看| 99视频精品全部免费 在线| 午夜激情福利司机影院| 草草在线视频免费看| 国产欧美日韩精品一区二区| av在线播放精品| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 精品午夜福利在线看| 内射极品少妇av片p| 久久国内精品自在自线图片| 村上凉子中文字幕在线| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 久久99热6这里只有精品| 亚洲av男天堂| 欧美日韩国产亚洲二区| 毛片女人毛片| 亚洲成人中文字幕在线播放| 99热这里只有是精品50| 校园人妻丝袜中文字幕| 身体一侧抽搐| 欧美成人免费av一区二区三区| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 午夜精品在线福利| 精品人妻视频免费看| 99热这里只有精品一区| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲怡红院男人天堂| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲自拍偷在线| 国产单亲对白刺激| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品一区二区免费观看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久人人爽人人爽人人片va| 波多野结衣巨乳人妻| 乱人视频在线观看| 国产免费男女视频| 久久6这里有精品| 一个人看的www免费观看视频| 免费观看性生交大片5| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 欧美一区二区亚洲| 亚洲国产精品合色在线| 国产精品久久视频播放| 国产成人精品久久久久久| 能在线免费观看的黄片| 国产极品天堂在线| 国产精品久久久久久久久免| 日韩精品有码人妻一区| 亚洲国产精品国产精品| 国产高清视频在线观看网站| 国产午夜精品一二区理论片| 日韩成人av中文字幕在线观看| 伊人久久精品亚洲午夜| 嫩草影院入口| 精品一区二区三区人妻视频| 午夜激情福利司机影院| 日韩欧美精品v在线| 国产在线一区二区三区精 | 午夜福利在线观看吧| 国产三级在线视频| 国产免费又黄又爽又色| 99久久无色码亚洲精品果冻| 亚洲av中文av极速乱| 观看免费一级毛片| av视频在线观看入口| 国产爱豆传媒在线观看| 99久久成人亚洲精品观看| 超碰av人人做人人爽久久| 国产高潮美女av| 在线播放国产精品三级| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产极品精品免费视频能看的| 亚洲一区高清亚洲精品| АⅤ资源中文在线天堂| 国产高清不卡午夜福利| 国产单亲对白刺激| 国产精品日韩av在线免费观看| 亚洲色图av天堂| 亚洲av免费在线观看| 国产伦一二天堂av在线观看| 精品一区二区三区视频在线| 精品一区二区免费观看| 亚洲在久久综合| 亚洲欧美一区二区三区国产| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产 一区精品| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日本一二三区视频观看| 男人舔女人下体高潮全视频| kizo精华| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 亚洲精品,欧美精品| 久久精品国产亚洲av天美| 一边亲一边摸免费视频|