• <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 ?

    一種基于多重衡量標準共檢的車道線檢測方法

    2020-07-23 06:28:29王嬌韓加蓬李煜馬駿郭棟譚德榮
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:雙重標準分界線

    王嬌 韓加蓬 李煜 馬駿 郭棟 譚德榮

    摘? 要: 針對當(dāng)前傳統(tǒng)車道線檢測算法較復(fù)雜,適應(yīng)性及魯棒性較差,且直?彎車道線檢測的準確度較差的情況,提出一種基于多重標準共檢的車道線識別方法。對原圖像進行灰度化處理后雙重設(shè)定感興趣區(qū)域(ROI),利用脊度量和Canny檢測算子進行邊緣特征的提取,雙重標準確定直?彎車道線的分界線,利用直?彎車道線模型進行車道線檢測。通過實際道路圖像對所提方法進行實驗驗證,車道線檢測準確度和擬合程度較高,場景適應(yīng)能力強,且能夠滿足實際道路的需要。

    關(guān)鍵詞: 脊度量; Canny檢測算子; Hough變換; 雙重標準; 分界線; 直?彎車道線模型

    中圖分類號: TN911.73?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2020)05?0068?06

    A lane detection method based on multi?criteria common inspection

    WANG Jiao, HAN Jiapeng, LI Yu, MA Jun, GUO Dong, TAN Derong

    (School of Transportation and Vehicle Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255049, China)

    Abstract: In view of the complexity, poor adaptability and robustness of traditional lane detection algorithms, and the poor accuracy of straight?curve lane detection, a lane recognition method based on multi?criteria common inspection is proposed. The original image is grayed and double ROI (region of interest) is set. Then the ridge measurement and Canny detection operator are used to extract edge features, and double standard is set to determine the boundary of straight?curve lane. The straight?curve lane model is used for lane detection. The method is verified by experiments on actual road images, which shows that the accuracy and fitting degree of the lane detection are high and the scene adaptability is strong. Therefore, this method can meet the needs of actual roads.

    Keywords: ridge measurement; Canny detection operator; Hough transform; double standard; boundary; straight?curve lane model

    0? 引? 言

    隨著中國汽車產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,汽車保有量的不斷上升,存在的汽車安全隱患增多,加速了汽車智能自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展。車道線的精準識別是汽車實現(xiàn)自主駕駛的基本前提。當(dāng)前,基于視覺的車道線檢測方法主要分為基于特征和基于模型兩大類。

    基于特征的提取方法是通過分析車道線的特征信息,例如顏色、邊緣等,通過對路面的車道線進行分割提取,從而檢測出車道線;基于模型的提取方法是通過提取車道線的特征點,利用直線、拋物線和曲線等模型對車道進行匹配,進而對邊緣特征點進行擬合后獲得車道線模型參數(shù)。

    文獻[1]對黃色車道線的檢測是通過在HSV顏色空間的顏色特征,收集不同光照強度條件下的黃色車道線作為樣本,再以此樣本作為檢測后續(xù)黃色車道線的先驗知識,利用邊緣的直線特征進行檢測。文獻[2]采用Canny算子進行邊緣檢測,根據(jù)車道線的角度特征采用Hough變換對車輛內(nèi)側(cè)車道線進行檢測。以上兩者是基于特征的方法檢測車道線。文獻[3]使用行方向的Sobel算子對處理區(qū)域進行邊緣增強后,使用LSD進行線段提取,利用線段中的角度信息和位置信息來確定最佳車道線。文獻[4]采用LSA算法對圖像進行灰度化處理,然后采用拋物線模型對車道線進行擬合,采用混沌粒子算法對拋物線參數(shù)進行優(yōu)化,經(jīng)過多次迭代得到參數(shù)最優(yōu)值,識別出車道線。以上兩者是基于模型的方法檢測車道線。

    在實際的道路車道線檢測場景中,通常會存在一些諸如車道線有破壞、其他干擾標志線、樹蔭的情況,以上情況對車道線的檢測存在較大的干擾,而且當(dāng)前的車道線檢測算法大多是基于局部對比的方法提取邊緣特征,未從全局中考慮,致使當(dāng)前的車道線檢測方法的適用性有較大的局限性,為解決以上問題,需全面地考慮道路中存在的環(huán)境信息來實現(xiàn)車道線的識別。因此,本文提出一種基于多重衡量標準的車道線檢測方法。

    本文通過對原圖像設(shè)定雙重感興趣區(qū)域,以消除道路中樹木和護欄等的干擾;利用脊度量和Canny檢測算子進行邊緣特征的提取,設(shè)置雙重標準確定直?彎車道線的分界線,最后利用直?彎線模型對車道線擬合。該方法可以有效地避免道路中的干擾,在邊緣特征點獲取上,脊度量作為全局算子不易受到局部噪聲的影響,可以有效地提高此算法的魯棒性。

    +45°Sobel算子:

    [21010-10-1-2]

    -45°Sobel算子:

    [012-101-2-10]

    利用改進的Canny檢測算子進行車道線檢測,僅增強了車道線的內(nèi)側(cè),易識別且保證了精度。

    3) 用非極大值抑制排除偽邊緣信息,以及用滯后閾值算法保留圖像中較多的細節(jié)邊緣信息。

    3? 直?彎車道線分界線的提取

    實際道路中存在直線和曲線兩種車道線,為提高檢測準確率,采用不同的模型進行檢測。因此,需確定直?彎車道線的分界線。

    3.1? 梯度方向確定分界線

    直?彎車道線最大的區(qū)別在于斜率的變化,第2節(jié)中利用Canny檢測算子已計算出車道線的梯度幅值和方向,利用相鄰梯度方向變化大的特點,將此變化大的行數(shù)作為直?曲車道線的分界線。

    將二值化后的圖像劃分為[a×b]的子區(qū)域,然后對各個子區(qū)域的邊緣線求取梯度方向,搜索相鄰行中梯度方向變化較大的子區(qū)域,將此區(qū)域作為直?彎車道線的分界線,如圖1所示。

    通過梯度方向確定的分界線易受噪聲邊緣的影響,易造成較大偏差。因此,只能作為初步篩選。

    3.2? 特征點到直線方程距離確定分界線

    利用梯度方向?qū)Ψ纸缇€進行初步的篩選后,從圖像底部向上的[13]之內(nèi)的車道線采用Hough變換,獲取的斜率和截距得出直線方程;然后獲取剩余車道線的特征點,以每隔10個特征點為一個定點,計算此點到直線方程的水平距離,并計算出5個定點到直線距離的均值[d],設(shè)定閾值[dth],用于直?彎車道線的判定。具體步驟如下:

    1) 從圖像底部向上的[13]之內(nèi)的車道線采用Hough變換,通過獲取的斜率[k]和截距[b]可以得出直線方程[y=kx+b];

    2) 獲取剩余車道線的特征點為[M(m1,m2,…,mn)],以每隔10個特征點為一個定點[D(d1,d11,…,dn-10)];

    3) 計算定點[D]到直線方程[y=kx+b]的水平距離,假設(shè)其中一定點為[p(u1,v1)],直線上相對應(yīng)的水平點為[q(u2,v1)],其到直線方程的水平距離為[d=u1-u2];

    4) 計算相鄰5個定點到直線距離的均值[d],即[d=(d1+d2+…+d5)5];

    5) 設(shè)定閾值[dth],若[ddth,? 曲線]。

    若為曲線,則從第一個定點開始,其所在行為直?彎車道線的分界線,分別針對不同形狀的車道線進行檢測擬合。

    4? 車道線檢測

    通過Hough變換獲取車道線的相關(guān)參數(shù),確定初步的車道線,以此初步車道線為中心線分別向左右兩個擴充10個像素,作為后續(xù)車道線進行檢測擬合的感興趣區(qū)域[ROI3],為后續(xù)的車道線擬合縮小圖像的處理范圍以減少處理時間。

    4.1? 直車道線檢測

    4.1.1? Hough變換

    在車道線識別領(lǐng)域中,應(yīng)用最廣泛的為Hough變換[6]。Hough變換描述了圖像坐標空間中的一條直線可以變換到對應(yīng)參數(shù)空間中的一個點。在實際的應(yīng)用中,為計算方便,將參數(shù)空間的坐標形式轉(zhuǎn)化為極坐標形式,通過[ρ]和[θ]進行量化。具體步驟如下:

    1) 圖像空間被分割出多個參數(shù)區(qū)間,設(shè)計各參數(shù)空間相應(yīng)的累加器,并初始化為0;

    2) 在感興趣區(qū)域[ROI3]中搜索邊緣像素點,求取參數(shù)[θ]和[ρ]的值;

    3) 每一個[(ρ,θ)]單元投票累加,累加器加1;

    4) 查看每個參數(shù)空間單元累加器的值,找到累加器值為最大時所對應(yīng)的[θi]和[ρi],即為需要擬合的直線參數(shù)。

    根據(jù)[θi]和[ρi]粗略計算需要擬合的直線,且直線附近像素點的集合為[Q]。再利用最小二乘法對車道線進行擬合,避免由于像素點多且雜亂而導(dǎo)致出現(xiàn)多條直線而無法擬合的現(xiàn)象。

    4.1.2? 最小二乘法車道線擬合

    通過上述Hough變換已經(jīng)得到每個參數(shù)子區(qū)域里所有車道線的點,為得到車道線模型的參數(shù),利用最小二乘法進行擬合。

    將利用Hough變換得到的[θt]和[ρt]值采用最小二乘法進行擬合,則在圖像空間下對應(yīng)的直線方程為:[y=atx+bt],其中,[at]為斜率,[bt]為截距,同時設(shè)定2個像素位誤差閾值[dt],通過求取[S]中的像素點到直線[y=atx+bt]的距離為[dt],即:

    [dt=atxi+bt1+a2t,? ? (xi,yi)∈Q,i=1,2,…,m? ?] (13)

    若[d

    先用Hough變換獲取初步車道線特征點后,后用最小二乘法進行擬合的方法,可有效提高擬合精確度,避免受較遠點干擾。

    4.2? 彎曲車道線檢測

    4.2.1? 彎曲車道線模型的建立

    本文彎曲車道線模型選用貝塞爾曲線模型[7]。此模型可以根據(jù)車道的實際彎曲程度,通過不斷地調(diào)整曲線參數(shù)的控制點來確定具體的曲線模型,進而控制擬合曲線的走向,實現(xiàn)彎曲車道線的擬合。

    通過[P0],[P1],[P2],[P3]四個頂點可以表達一條三階的貝塞爾曲線。點[P0],[P3]為曲線的起點和終點,點[P1],[P2]為控制曲線的走向,以調(diào)整曲線的彎曲程度。三階貝塞爾曲線相應(yīng)的數(shù)學(xué)表達式為:

    [P(t)=(1-3t+3t2-t3)P0+(3t-6t2+3t3)P1+(3t2-3t3)P2+t3P3] (14)

    寫成矩陣的形式為:

    [P(t)=[t3t2t1]-13-313-630-33001000P0P1P2P3] (15)

    式中[P0],[P1],[P2],[P3]對應(yīng)貝塞爾曲線的四個控制點。

    4.2.2? RANSAC對曲線模型的擬合

    曲線模型的擬合常采用最小二乘法和隨機采樣一致性算法。最小二乘法使用了所有的數(shù)據(jù)點進行模型的估計,易受噪聲點的干擾。隨機采樣一致性算法不會受個別噪聲數(shù)據(jù)點的影響而致使最終的曲線模型出現(xiàn)較大的偏差。因此,本文選用隨機采樣一致性算法對曲線進行擬合。

    隨機采樣一致性算法是一種從包含所有觀測數(shù)據(jù)中隨機的抽取部分數(shù)據(jù),不斷地進行迭代而估計出模型的最佳參數(shù)的方法。具體步驟如下:

    1) 在車道線擬合感興趣區(qū)域[ROI3]中查找灰度值不為零的像素點,獲取觀測數(shù)據(jù)點集[S];

    2) 從觀測數(shù)據(jù)點集[S]中隨機選取4個數(shù)據(jù)點為曲線模型的假設(shè)有效點,則擬合出一條彎曲車道線的模型曲線;

    3) 計算觀測數(shù)據(jù)中剩余數(shù)據(jù)點到此模型曲線的距離[dr],若[drds,無效點],有效點表明此點距離擬合出的曲線較近,然后將此點添加到有效點集[Q]中,并進行計數(shù)加1。假設(shè)有效點集[Q]中存在一點[Bt(xt,yt)],曲線上與點[B]在同一行像素上的點為[Bst(xst,yst)],則距離[dr≈xt-xst];

    4) 統(tǒng)計有效點集[Q]中有效點的個數(shù),若大于設(shè)定的閾值[n],則執(zhí)行步驟5),若小于設(shè)定的閾值[n],則執(zhí)行步驟2)和步驟3),以達到有效點集[Q]中的數(shù)量設(shè)置或迭代次數(shù)的上限;

    5) 利用有效點集[Q]中的點重新進行曲線模型的擬合,獲取最好的擬合結(jié)果,當(dāng)達到所設(shè)定的迭代次數(shù)的上限時,則算法結(jié)束。

    利用隨機采樣一致性算法對三階貝塞爾曲線進行擬合,通過求解矩陣得到貝塞爾曲線的四個控制點來實現(xiàn)曲線的擬合。

    4.3? 擬合評價指標

    真實車道線應(yīng)處于所分布的邊緣點的中間位置,擬合出的車道線越接近真實車道線,有效點集[Q]中的數(shù)據(jù)點與擬合出曲線的殘差平方誤差也就越小,即說明擬合出的曲線越接近真實的車道線。本文曲線擬合的評價標準為:有效點集[Q]中的數(shù)據(jù)為[m]個樣本[(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)],擬合模型的估計值為[(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)],計算殘差平方和[RSS=i=1m(yi-yi)2],若殘差平方和的值越小,則說明曲線擬合得越接近真實曲線,擬合程度越高。

    5? 實驗結(jié)果與分析

    為了驗證本文車道線檢測的實際效果,本文選取了四種場景來驗證算法的魯棒性及適應(yīng)性。四處場景的數(shù)據(jù)集是由車載相機所獲得的前方道路圖像,如圖2所示。通過以上四種場景來驗證本文算法的魯棒性及檢測效果。實驗測試環(huán)境為:Matlab 2013a軟件平臺,CPU為Intel Core i5,內(nèi)存為4 GB,操作系統(tǒng)為Win10。

    5.1? 主觀評價

    在本實驗中包含四個場景,場景一為晴天,場景二為車道線存在遮擋的情況,場景三為路面包括干擾線,場景四為在隧道中光線較暗且存在小彎道。第一行作為輸入圖像,第二行作為本文算法的車道線檢測效果圖。

    由場景一可以發(fā)現(xiàn),在晴天的檢測效果較好且擬合出的車道線幾乎在車道線的中間,效果較好;場景二說明在隧道中且前方出現(xiàn)車輛遮擋車道線的現(xiàn)象,沒有影響車道線檢測的效果,說明本文的算法適用于車道線出現(xiàn)遮擋的情況;場景三說明本文算法對路面上的一些干擾車道線檢測的車道標志線可以有效的去除,不易受其干擾,算法的適應(yīng)性比較強;場景四說明在隧道中,燈光比較昏暗時,車道線與地面的對比度差別減小時,仍能較好地將車道線檢測出來。

    基于以上四處場景進行車道線檢測的效果可以表明,本文的車道線檢測算法的魯棒性較強,且車道線的擬合線幾乎處在圖像中車道線的中間,檢測效果較好。

    5.2? 客觀評價

    5.2.1? 算法評價指標

    為了更加準確地評價,全面地驗證本文車道線檢測算法的實用性和魯棒性。采用文獻[8]中對車道線檢測的評價標準,利用本文算法擬合出的曲線與實際的車道線所在位置之間的差異程度來評價?;谝陨蠗l件,本文認為所擬合出的線條只要落在道路圖像車道線的范圍之內(nèi),則不認為造成誤檢。而對于多測試的圖像中所存在的車道線沒有被檢測出來的,則認為是漏檢。

    采用文獻[9]中的各項性能評價指標對文中四種場景所擬合出的車道線進行評價,其中,評價指標包括:正確的檢測率(Correct Detection Rate,CDR)、誤檢率(False Detection Rate,F(xiàn)DR)以及漏檢率(Missing Detection Rate,MDR),采用這三個評價指標對本文算法擬合出的車道線進行檢測。定義如下:

    [CDR=NCDTNF,? ? FDR=NFDTNF,? ? MDR=NMDTNF] (16)

    式中:TNF為被測圖像的總幀數(shù);NFD為擬合車道線出現(xiàn)錯誤的幀數(shù);NMD為被測圖像出現(xiàn)車道線未被檢測到的幀數(shù);NCD為正確擬合車道線的幀數(shù)。

    由表1可以看出:本文方法較文獻[10]方法更適用于實際道路中,主要是由于本文中加入脊度量來獲取特征點,以及雙重標準獲取直?彎車道線的分界線,可以更好地為車道線模型的擬合奠定基礎(chǔ),也可以提高車道線識別的正確度。

    出現(xiàn)車道線部分遮擋、其他標志線干擾的問題,利用限定的車道線檢測范圍就可以較好地縮小范圍,提高擬合準確度,且在場景中出現(xiàn)光線較差,僅依靠邊緣檢測方法來提取特征不能夠滿足車道線的檢測,通過本文脊度量的優(yōu)先提取車道線特征的方法,可以有效地提高此種情況下的正確率。

    5.2.2? 不同方法下檢測的殘差平方和

    分別采用本文算法和文獻[10]所提及的直?彎車道線的分界方法進行車道線檢測實驗,對比不同方法進行車道線擬合的殘差平方和,對比結(jié)果如圖3所示。

    從圖3中可以看出,采用本文算法比文獻[10]的車道線的擬合程度更高。由于本文是采用雙重感興趣區(qū)域和雙重標準確定直?彎車道線的分界線,更加精確,分別對直車道線和彎車道線采用不同的方法進行擬合,更加適用于不同的車道線檢測,從而提升了本文的車道線檢測擬合的精度。

    6? 結(jié)? 論

    針對傳統(tǒng)車道線檢測算法均較復(fù)雜,適應(yīng)性和魯棒性較差,且直?彎車道線的檢測,準確度較差的情況,本文提出一種基于多重標準共檢的車道線識別方法。通過對圖像進行雙重設(shè)定感興趣區(qū)域(ROI),利用脊度量和Canny檢測算子進行車道線特征的提取,雙重標準確定直?彎車道線的分界線,最后利用直?彎曲線模型進行車道線檢測。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過與文獻[10]比較后,本文算法的車道線擬合程度較高,場景適應(yīng)能力較強,滿足實際道路情況的需要。

    參考文獻

    [1] 王懷濤,曹明偉,邢皎玉.基于HSV顏色空間與邊緣特征的黃色車道線檢測[J].北京汽車,2017(3):14?18.

    [2] 黃曉青.基于Hough變換的高速公路車道線檢測算法設(shè)計[J].寧夏師范學(xué)院學(xué)報,2018,39(4):57?61.

    [3] 胡忠闖,陳杰,顧兆倫,等.單目視覺下結(jié)構(gòu)化車道實時檢測[J].信號處理,2017,33(4):635?640.

    [4] 黃新,劉璋.基于LDA與混沌粒子群算法的車道線識別方法研究[J].液晶與顯示,2017,32(6):491?498.

    [5] L?PEZ A, SERRAT J, CA?ERO C, et al. Robust lane mar?kings detection and road geometry computation [J]. International journal of automotive technology, 2010, 11(3): 395?407.

    [6] HOUGH V, PAUL C. Methods and means for recognizing complex pattern: US Patent 3069654 [P].1962?12?18.

    [7] 屈賢,余烽,趙悅.基于雙曲線模型的車道線檢測算法[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2018,32(1):52?55.

    [8] BORKAR A, HAYES M, SMITH M T. A novel lane detection system with efficient ground truth generation [J]. IEEE transactions on intelligent transportation systems, 2012, 13(1): 365?374.

    [9] 侯長征.基于視覺的車道線檢測技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2017.

    [10] 隋靚,黨建武,王陽萍.基于分段切換模型的快速車道線檢測[J].計算機應(yīng)用與軟件,2017,34(8):201?205.

    猜你喜歡
    雙重標準分界線
    美國人權(quán)外交中的“雙重標準”
    神回復(fù)
    意林(2020年7期)2020-04-27 08:31:12
    雙標
    余有畫說
    余有畫說
    雙重標準惹人嫌
    警惕美國總統(tǒng)的“雙重標準”
    中外管理(2017年1期)2017-03-08 23:12:49
    “西方”為何方?
    “一帶一路”沿線的恐怖主義活動新態(tài)勢解析
    黨政研究(2016年2期)2016-03-24 19:34:02
    國內(nèi)民族主義思潮發(fā)展動態(tài)
    人民論壇(2016年3期)2016-01-22 12:09:13
    АⅤ资源中文在线天堂| 成人av一区二区三区在线看| 国产乱人伦免费视频| 精品第一国产精品| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久久国产成人精品二区| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 国内精品久久久久久久电影| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 99久久国产精品久久久| 青草久久国产| 久久九九热精品免费| tocl精华| 给我免费播放毛片高清在线观看| 亚洲人成电影免费在线| 国内精品久久久久精免费| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产亚洲精品第一综合不卡| 最近视频中文字幕2019在线8| 日本一二三区视频观看| 两个人看的免费小视频| 欧美高清成人免费视频www| 老司机深夜福利视频在线观看| 午夜激情av网站| 欧美日韩黄片免| 他把我摸到了高潮在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 两个人的视频大全免费| 日韩三级视频一区二区三区| 嫁个100分男人电影在线观看| 国产单亲对白刺激| 亚洲欧美日韩东京热| 国产男靠女视频免费网站| 黄色视频不卡| 1024手机看黄色片| 精品高清国产在线一区| 日本五十路高清| 国产一区二区激情短视频| 真人一进一出gif抽搐免费| 级片在线观看| 久久精品91蜜桃| 亚洲激情在线av| 啪啪无遮挡十八禁网站| 日韩欧美国产在线观看| 在线观看免费视频日本深夜| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国产成人精品久久二区二区91| 亚洲免费av在线视频| 国产亚洲精品av在线| 亚洲 国产 在线| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产日本99.免费观看| 精品国内亚洲2022精品成人| 日韩欧美国产一区二区入口| 18禁美女被吸乳视频| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 看黄色毛片网站| 大型黄色视频在线免费观看| 极品教师在线免费播放| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产伦在线观看视频一区| 国产精品影院久久| 露出奶头的视频| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 午夜福利欧美成人| 亚洲黑人精品在线| 精品第一国产精品| 18禁观看日本| 制服丝袜大香蕉在线| 桃色一区二区三区在线观看| 国产精品野战在线观看| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产精品一区二区精品视频观看| 日本黄大片高清| 久久久久久九九精品二区国产 | 精品久久久久久久末码| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 身体一侧抽搐| 午夜影院日韩av| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 久久久久久久久久黄片| 国产伦人伦偷精品视频| 午夜福利免费观看在线| 精品免费久久久久久久清纯| 又大又爽又粗| 亚洲成av人片免费观看| 日韩欧美在线二视频| 欧美久久黑人一区二区| 国产精品亚洲美女久久久| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 神马国产精品三级电影在线观看 | 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 成人av在线播放网站| 最新在线观看一区二区三区| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲色图av天堂| 神马国产精品三级电影在线观看 | 国产日本99.免费观看| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 麻豆国产av国片精品| 99在线视频只有这里精品首页| 欧美3d第一页| 制服人妻中文乱码| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲成人久久性| 亚洲国产看品久久| 黄色视频不卡| 午夜福利在线观看吧| 免费在线观看亚洲国产| 久久午夜综合久久蜜桃| 超碰成人久久| 国产高清视频在线播放一区| 欧美黑人精品巨大| 岛国视频午夜一区免费看| 久久九九热精品免费| 窝窝影院91人妻| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 日韩欧美免费精品| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲av成人av| 国产成人欧美在线观看| 一区二区三区激情视频| 亚洲人成77777在线视频| av片东京热男人的天堂| 国产精品国产高清国产av| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 这个男人来自地球电影免费观看| 中文字幕高清在线视频| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 国产欧美日韩一区二区精品| 韩国av一区二区三区四区| 日韩欧美精品v在线| 一夜夜www| 国产亚洲av嫩草精品影院| 九色国产91popny在线| 又黄又爽又免费观看的视频| 无遮挡黄片免费观看| av视频在线观看入口| 欧美成人免费av一区二区三区| 国产精品一区二区精品视频观看| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 免费在线观看成人毛片| 亚洲专区国产一区二区| 国产一区二区在线av高清观看| 美女 人体艺术 gogo| 一本大道久久a久久精品| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久久久九九精品影院| 9191精品国产免费久久| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 毛片女人毛片| 99国产精品一区二区三区| 一区福利在线观看| 久久香蕉激情| 成年版毛片免费区| 欧美黑人欧美精品刺激| 又爽又黄无遮挡网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 免费在线观看完整版高清| 国产成人av教育| 超碰成人久久| 一二三四社区在线视频社区8| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 色在线成人网| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 国产真实乱freesex| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 午夜影院日韩av| 极品教师在线免费播放| aaaaa片日本免费| 欧美高清成人免费视频www| 97碰自拍视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 婷婷丁香在线五月| 国产精品1区2区在线观看.| 一区福利在线观看| 一本久久中文字幕| 精品国内亚洲2022精品成人| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 欧美午夜高清在线| 国产精华一区二区三区| 最新美女视频免费是黄的| 亚洲中文字幕日韩| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 亚洲成av人片免费观看| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 亚洲中文字幕日韩| 黄片小视频在线播放| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产97色在线日韩免费| 国产成+人综合+亚洲专区| 亚洲国产精品sss在线观看| 丝袜美腿诱惑在线| 两性夫妻黄色片| 午夜精品久久久久久毛片777| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 在线观看舔阴道视频| 亚洲成人久久性| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 亚洲av第一区精品v没综合| av片东京热男人的天堂| 天天一区二区日本电影三级| 在线观看一区二区三区| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 久久国产乱子伦精品免费另类| 欧美性猛交黑人性爽| 日韩高清综合在线| 色av中文字幕| 国产精品国产高清国产av| www日本黄色视频网| www.999成人在线观看| 日日干狠狠操夜夜爽| 又爽又黄无遮挡网站| 国产午夜精品论理片| 最好的美女福利视频网| 国产午夜精品久久久久久| 亚洲成av人片免费观看| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 欧美性长视频在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 制服诱惑二区| 国产1区2区3区精品| 免费看a级黄色片| 久久中文字幕人妻熟女| 在线观看日韩欧美| 成人亚洲精品av一区二区| 欧美日本视频| 久久精品91蜜桃| 亚洲精品色激情综合| 香蕉国产在线看| 免费观看精品视频网站| 999久久久国产精品视频| 90打野战视频偷拍视频| xxxwww97欧美| 在线观看舔阴道视频| 亚洲精品一区av在线观看| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲成av人片在线播放无| 国产男靠女视频免费网站| 欧美日韩乱码在线| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 欧美乱妇无乱码| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 久久香蕉国产精品| 在线播放国产精品三级| 欧美在线黄色| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产精品亚洲一级av第二区| 久久久久久久午夜电影| 十八禁人妻一区二区| 88av欧美| 可以在线观看的亚洲视频| 国产午夜精品论理片| 国产不卡一卡二| 51午夜福利影视在线观看| 精品一区二区三区av网在线观看| 婷婷精品国产亚洲av在线| 日本 欧美在线| 中文字幕久久专区| www日本黄色视频网| 久久午夜亚洲精品久久| 中文字幕av在线有码专区| 久久久国产欧美日韩av| 18美女黄网站色大片免费观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 老汉色∧v一级毛片| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 亚洲男人的天堂狠狠| 国产99白浆流出| 亚洲国产欧美人成| av片东京热男人的天堂| 亚洲最大成人中文| 亚洲18禁久久av| 成人国语在线视频| 欧美性长视频在线观看| 国产精品一及| 日本一区二区免费在线视频| 色尼玛亚洲综合影院| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 欧美黄色片欧美黄色片| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 亚洲国产欧美网| 久久国产乱子伦精品免费另类| 色播亚洲综合网| 精品久久久久久久久久免费视频| 日韩欧美 国产精品| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 色综合欧美亚洲国产小说| av福利片在线观看| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 欧美色欧美亚洲另类二区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 1024香蕉在线观看| 久9热在线精品视频| 国产亚洲精品av在线| 国产高清激情床上av| 最新在线观看一区二区三区| 97碰自拍视频| 午夜激情福利司机影院| 999久久久国产精品视频| 青草久久国产| 精品国产亚洲在线| 午夜福利视频1000在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产免费男女视频| 丝袜美腿诱惑在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 黑人欧美特级aaaaaa片| 免费在线观看完整版高清| 久久伊人香网站| 亚洲真实伦在线观看| 一级作爱视频免费观看| 日本黄色视频三级网站网址| 禁无遮挡网站| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产乱人伦免费视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 午夜免费激情av| 国产精品99久久99久久久不卡| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 在线观看舔阴道视频| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 脱女人内裤的视频| 久久久水蜜桃国产精品网| 精品久久久久久久久久免费视频| 在线永久观看黄色视频| 午夜久久久久精精品| 午夜a级毛片| 性欧美人与动物交配| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 热99re8久久精品国产| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产真实乱freesex| 日本黄大片高清| 在线观看免费日韩欧美大片| 国产亚洲av高清不卡| 色精品久久人妻99蜜桃| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产精品98久久久久久宅男小说| 老鸭窝网址在线观看| 岛国在线观看网站| 一级片免费观看大全| 手机成人av网站| 99国产精品一区二区蜜桃av| 又黄又粗又硬又大视频| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 麻豆一二三区av精品| 亚洲精品色激情综合| 观看免费一级毛片| 免费电影在线观看免费观看| 两个人看的免费小视频| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 精品久久久久久久久久免费视频| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产精品野战在线观看| 亚洲av电影在线进入| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产黄a三级三级三级人| 午夜精品一区二区三区免费看| 深夜精品福利| 国产激情欧美一区二区| 国产亚洲欧美在线一区二区| 国产激情偷乱视频一区二区| 一个人免费在线观看的高清视频| 亚洲一区二区三区不卡视频| 日韩欧美免费精品| 欧美激情久久久久久爽电影| 最近最新免费中文字幕在线| 久久香蕉精品热| 桃红色精品国产亚洲av| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产欧美日韩一区二区精品| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 日本一区二区免费在线视频| 亚洲精品一区av在线观看| 国产亚洲欧美98| 在线视频色国产色| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美黑人精品巨大| 久久国产精品人妻蜜桃| 久久久水蜜桃国产精品网| 一级毛片精品| 俄罗斯特黄特色一大片| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 两个人视频免费观看高清| 中文字幕av在线有码专区| 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 日韩欧美 国产精品| 舔av片在线| www.熟女人妻精品国产| 欧美又色又爽又黄视频| 国产精品久久久久久人妻精品电影| netflix在线观看网站| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产精华一区二区三区| 99精品在免费线老司机午夜| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产av又大| 毛片女人毛片| 久久 成人 亚洲| 一区福利在线观看| 麻豆国产av国片精品| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 男女之事视频高清在线观看| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 亚洲片人在线观看| 美女 人体艺术 gogo| 久久婷婷成人综合色麻豆| 夜夜爽天天搞| 看片在线看免费视频| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲第一电影网av| 美女免费视频网站| www国产在线视频色| 亚洲全国av大片| 精品欧美国产一区二区三| 久久国产精品影院| 亚洲在线自拍视频| 亚洲中文字幕日韩| 狠狠狠狠99中文字幕| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 一a级毛片在线观看| 国内精品久久久久久久电影| 国产一区二区三区视频了| av视频在线观看入口| 91在线观看av| 99在线人妻在线中文字幕| 黄色丝袜av网址大全| av国产免费在线观看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 他把我摸到了高潮在线观看| 免费观看精品视频网站| 99国产综合亚洲精品| 岛国在线观看网站| 国产精华一区二区三区| 嫩草影视91久久| 久久久国产成人精品二区| 亚洲片人在线观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 久久久久久国产a免费观看| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久久久久久精品吃奶| 久久久久久免费高清国产稀缺| 日本一区二区免费在线视频| 国产三级在线视频| 日本在线视频免费播放| 国产精品一区二区三区四区久久| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 午夜免费激情av| 999久久久国产精品视频| 欧美丝袜亚洲另类 | 日本 av在线| 国产在线精品亚洲第一网站| 久久久国产精品麻豆| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 精品国产乱子伦一区二区三区| 欧美性猛交黑人性爽| 欧美性长视频在线观看| 午夜免费激情av| 久久精品人妻少妇| 校园春色视频在线观看| 岛国视频午夜一区免费看| 中文字幕高清在线视频| cao死你这个sao货| 身体一侧抽搐| 国产精品亚洲av一区麻豆| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲在线自拍视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 麻豆成人av在线观看| 在线观看免费午夜福利视频| 国产成人系列免费观看| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产精品爽爽va在线观看网站| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产av又大| 国产野战对白在线观看| 国产人伦9x9x在线观看| 淫秽高清视频在线观看| 国产精品国产高清国产av| 久久九九热精品免费| av中文乱码字幕在线| 日韩欧美在线二视频| 亚洲18禁久久av| 久久久久免费精品人妻一区二区| 1024视频免费在线观看| 久久精品人妻少妇| 国产激情久久老熟女| 国产欧美日韩精品亚洲av| 一本综合久久免费| 亚洲精品久久国产高清桃花| 日韩欧美国产一区二区入口| 美女扒开内裤让男人捅视频| 99在线人妻在线中文字幕| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| www.www免费av| 国产三级中文精品| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产av不卡久久| 搞女人的毛片| 久久九九热精品免费| 男女午夜视频在线观看| 中文在线观看免费www的网站 | 国产精品国产高清国产av| 精品欧美国产一区二区三| 久久久国产欧美日韩av| 两个人看的免费小视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 久久香蕉精品热| 99久久精品国产亚洲精品| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 黄色毛片三级朝国网站| 一个人观看的视频www高清免费观看 | www日本在线高清视频| 91国产中文字幕| 久久人人精品亚洲av| 久久人妻av系列| 欧美最黄视频在线播放免费| 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲熟女毛片儿| av片东京热男人的天堂| 黄片小视频在线播放| 欧美日韩国产亚洲二区| 禁无遮挡网站| 国产成人系列免费观看| 欧美一级a爱片免费观看看 | 亚洲熟女毛片儿| 桃色一区二区三区在线观看| 日韩欧美三级三区| 搞女人的毛片| 欧美色视频一区免费| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 可以在线观看毛片的网站| 亚洲国产精品成人综合色| 日韩免费av在线播放| 亚洲国产精品久久男人天堂| a级毛片a级免费在线| 婷婷精品国产亚洲av| 女警被强在线播放| 国产高清激情床上av| 久久久久久久久中文| 免费看十八禁软件| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 两个人看的免费小视频| 搡老妇女老女人老熟妇| 不卡一级毛片| 色综合欧美亚洲国产小说| 九色成人免费人妻av| 曰老女人黄片| 久久这里只有精品19| 丰满的人妻完整版| 国产午夜精品论理片| 香蕉国产在线看| 亚洲国产看品久久| 一级毛片高清免费大全| 久久久久国内视频| 国产男靠女视频免费网站| 日本一本二区三区精品| 亚洲av第一区精品v没综合| 国产精品综合久久久久久久免费| www.精华液| or卡值多少钱| 欧美成人午夜精品| www国产在线视频色| 床上黄色一级片| 国产精品免费视频内射| 亚洲免费av在线视频| 十八禁网站免费在线| 手机成人av网站| 很黄的视频免费| 88av欧美| 欧美不卡视频在线免费观看 | 日韩精品免费视频一区二区三区| 中文字幕av在线有码专区| 俺也久久电影网| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 窝窝影院91人妻| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲自拍偷在线| 国产精品电影一区二区三区| 99久久无色码亚洲精品果冻| av中文乱码字幕在线| 精品国产乱子伦一区二区三区| 久久亚洲真实| 亚洲精品一区av在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看 | 久久久久久人人人人人| 国产片内射在线| 精品免费久久久久久久清纯| 18禁观看日本| 久久国产精品人妻蜜桃| 岛国在线免费视频观看| 欧美又色又爽又黄视频| 国产成人av激情在线播放|