• <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 ?

    基于選定區(qū)域顏色直方圖的粒子濾波行人跟蹤算

    2021-08-05 05:51法付麗梅
    軟件工程 2021年7期
    關(guān)鍵詞:粒子濾波直方圖

    法付麗梅

    摘 ?要:針對城市中智能視頻監(jiān)控問題,提出一種基于選定區(qū)域RGB直方圖的粒子濾波行人跟蹤算法。首先實現(xiàn)了Eiji Ota在2011 年實現(xiàn)的算法,該算法只能對紅色目標(biāo)進行跟蹤,然后對該算法進行改進,改進后能夠根據(jù)選定區(qū)域RGB顏色直方圖的粒子濾波算法對行人進行跟蹤。自動提取跟蹤視頻的第一幀,然后在第一幀上選擇要跟蹤的區(qū)域,再計算選定區(qū)域的RGB平均值,最后根據(jù)該區(qū)域的RGB顏色空間直方圖進行粒子濾波行人跟蹤。實驗結(jié)果表明,采用改進的方法對視頻監(jiān)控的行人進行跟蹤,效果較好。

    關(guān)鍵詞:RGB;直方圖;粒子濾波;行人跟蹤

    中圖分類號:TP391.41 ? ? 文獻標(biāo)識碼:A

    Particle Filter Pedestrian Tracking Algorithm based on

    Color Histogram of Selected Area

    FU Limei

    (Department of Software Engineering, Dalian Neusoft University of Information, Dalian 116023, China)

    fulimei@neusoft.edu.cn

    Abstract: Aiming at the problem of intelligent video surveillance in cities, this paper proposes a pedestrian tracking algorithm based on RGB (Red, Green, Blue) histogram particle filter in selected area. The paper first implements the algorithm implemented by Eiji Ota in 2011, which can only track red targets, and then improves the algorithm. After the improvement, it can track pedestrians based on the particle filter algorithm of the RGB color histogram of the selected area. The first frame of the tracking video is automatically extracted, and then the area to be tracked is selected on the first frame. After that, the RGB average value of the selected area is calculated, and finally, the particle filter pedestrian tracking is performed according to the RGB color space histogram of the area. Experimental results show that the improved algorithm is effective in tracking pedestrians under video surveillance.

    Keywords: RGB; histogram; particle filter; pedestrian tracking

    1 ? 引言(Introduction)

    視頻監(jiān)控技術(shù)就是利用計算機視覺來代替人工處理一些圖像及視頻信息,為人類減輕負(fù)擔(dān)。采用智能監(jiān)控系統(tǒng)可以利用計算機視覺技術(shù)代替人工進行視頻的觀察甚至分析。本文所研究的行人跟蹤屬于計算機視覺領(lǐng)域中的目標(biāo)跟蹤問題,可以在智能監(jiān)控中進行應(yīng)用,諸如安全、運營、交通運輸?shù)确矫妗?/p>

    國內(nèi)外一些城市部署了眾多視頻監(jiān)控系統(tǒng),對監(jiān)控視頻進行實時分析,可以發(fā)現(xiàn)其中的犯罪行為,從而發(fā)現(xiàn)并制止犯罪行為的發(fā)生,為防止犯罪行為和犯罪行為的偵破作出了貢獻。對行人進行跟蹤有更廣泛的應(yīng)用,可以為監(jiān)控者減輕負(fù)擔(dān),也可以挖掘出諸如禁區(qū)侵入檢測、打斗檢測、區(qū)域人群密度檢測等一系列分析,這些都具有重要的實用和經(jīng)濟價值[1]。同時,行人跟蹤作為行人行為分析之前的步驟,也具有重要的研究意義,如果要對行人的行為進行分析就要持續(xù)并高效地對行人目標(biāo)進行跟蹤。

    2 ? 粒子濾波算法概述(An overview of particle filter algorithm)

    行人跟蹤問題主要包括基于概率的跟蹤和基于模型的跟蹤兩種主要方法。粒子濾波是一種基于概率的跟蹤方法。它是基于蒙特卡羅思想的非線性、非高斯的一種濾波方法,這一算法改變了傳統(tǒng)的卡爾曼濾波(Kalman Filter)的種種限制和不足,沒有限制測量噪聲與系統(tǒng)的過程噪聲[2]。粒子濾波算法是一種貝葉斯估計方法,可以通過更新來自系統(tǒng)概率密度函數(shù)的采樣集來近似非線性系統(tǒng)[3]。

    粒子濾波(Particle Filter, PF)算法是一種基于貝葉斯估計理論和蒙特卡羅方法(Monte Carlo Method)的統(tǒng)計濾波方法[4]。粒子濾波算法是根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)模型的經(jīng)驗分布,在狀態(tài)空間當(dāng)中生成一組隨機樣本空間[5]。這一組隨機樣本空間的集合就是粒子濾波中的粒子,通過觀測對粒子的位置與權(quán)重進行相關(guān)調(diào)整,再通過這些經(jīng)過調(diào)整后的粒子來修正最初的通過經(jīng)驗條件得到的分布[6]。當(dāng)能利用很大的樣本的時候,粒子濾波算法就能估算出接近真實值的后驗概率密度??梢詫⒘W訛V波算法用如下過程表示[7]:

    第一步,進行粒子的初始化。根據(jù)先驗概率產(chǎn)生一個粒子群,并將所有的粒子的權(quán)值設(shè)定為。

    第二步,進行更新。在n時,更新粒子的權(quán)值:

    (1)

    并進行歸一化處理:

    (2)

    此時可以得到n時刻的位置參數(shù)x的最小方差:

    (3)

    第三步,進行重采樣,可以得到新的粒子集合。

    第四步,進行預(yù)測??梢愿鶕?jù)狀態(tài)方程f來預(yù)測位置參數(shù)。

    第五步,當(dāng)時刻n=n+1的時候,從步驟二開始繼續(xù)重復(fù)以上步驟。

    3 ?改進粒子濾波行人跟蹤算法(Improved particle filter pedestrian tracking algorithm)

    首先實現(xiàn)Eiji Ota在2011 年實現(xiàn)的只能對紅色目標(biāo)進行跟蹤的算法[7-8],之后在該算法基礎(chǔ)上進行改進,提出一種能選定某一區(qū)域,并根據(jù)該區(qū)域的RGB顏色空間直方圖進行跟蹤的粒子濾波行人跟蹤算法[9]。

    3.1 ? 基于單顏色的粒子濾波行人跟蹤算法

    如圖1所示是基于單顏色的粒子濾波行人跟蹤算法的一個框圖表示,簡單介紹了該算法的整個流程。

    算法描述如下:首先可以選擇使用攝像頭或者從影片中讀取視頻;之后進行算法的處理,先選擇一幀的視頻,之后進行預(yù)測,計算相似性,重采樣;最后是結(jié)果的顯示,在圖像上顯示粒子并顯示狀態(tài)估計。

    下面按步驟進行解析,首先是預(yù)測,在該算法中如式(4)所示:

    (4)

    在該公式中,為位置和速度,為噪聲。

    接下來進行粒子的重采樣。具有更高相似性的粒子更有可能被采集,這一過程將會采集相同數(shù)目的粒子。

    第三步,進行的是粒子的估計。這一過程要移動粒子,如式(5)所示:

    (5)

    第四步,計算相似性。該步驟可以分為如下幾個步驟:

    首先在粒子的像素中取出顏色,之后將該像素的顏色值和紅色的顏色值進行比較,如果觀測到的該像素的顏色值與紅色的顏色值越接近,則代表該粒子的似然性(likelihood)越高。這一過程可以用式(7)表示,假設(shè)為高斯分布:

    (6)

    (7)

    之后通過上面的公式,計算每一個粒子的似然性,根據(jù)似然性程度執(zhí)行粒子的更新。

    3.2 ? 基于選定區(qū)域RGB直方圖的粒子濾波行人跟蹤算法

    上述算法只能對紅色或者單一顏色人體目標(biāo)進行跟蹤,而且跟蹤的前提是已知跟蹤目標(biāo)的顏色直方圖特征,這樣的人體跟蹤算法存在不確定和不方便的缺點。因此,本文提出一個能自動獲取人體目標(biāo)選定區(qū)域顏色的粒子濾波行人跟蹤算法,該算法流程如圖2所示。

    改進后的算法會自動提取跟蹤視頻的第一幀,并允許用戶在第一幀上選擇要跟蹤的區(qū)域,之后計算跟蹤區(qū)域的RGB平均值。這一過程的具體算法如下:

    (1)用戶從第一幀視頻中截取需要跟蹤的行人身上的某個區(qū)域;

    (2)計算選定區(qū)域R分量、G分量和B分量的總和;

    (3)將圖像由RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,并計算該灰度圖像的行數(shù)和列數(shù);

    (4)用行數(shù)和列數(shù)相乘,得到選定區(qū)域圖像的面積;

    (5)用R分量、G分量和B分量的總和值分別除以圖像的面積值,得到該區(qū)域的RGB分量的平均值;

    (6)存儲選定區(qū)域RGB平均值。

    4 ?算法實驗結(jié)果與對比(Experimental results and comparison of the algorithm)

    4.1 ? 改進前的實驗結(jié)果

    首先使用單顏色的目標(biāo)進行跟蹤,該算法僅能對紅色目標(biāo)進行跟蹤,對其他目標(biāo)進行跟蹤的時候會丟失目標(biāo)。實驗數(shù)據(jù)采用該算法自帶的實驗數(shù)據(jù),可以看出,能夠完成對紅色人體目標(biāo)的跟蹤。此時設(shè)置的RGB值為(255,0,0),代表紅色的RGB值。接下來用其他視頻材料進行實驗,將一個足球比賽的運動員作為目標(biāo)跟蹤對象。實驗后發(fā)現(xiàn),并沒有成功地對運動員目標(biāo)進行跟蹤,因為目前算法參數(shù)僅能對RGB值為(255,0,0)的目標(biāo)進行跟蹤,所以導(dǎo)致無法正常跟蹤目標(biāo)。

    4.2 ? 改進的基于選定區(qū)域RGB直方圖的粒子濾波行人跟蹤算法實驗

    對基于選定區(qū)域RGB直方圖的粒子濾波行人跟蹤算法進行實驗,選取的實驗材料為足球賽的比賽視頻,在啟動算法之后,算法會顯示第一幀的內(nèi)容,然后等待用戶選定要跟蹤的區(qū)域。由于粒子濾波的跟蹤特點,需要盡量選擇目標(biāo)人體上和背景差異大的區(qū)域,以保證可以正確成功地完成跟蹤。實驗如圖3所示,可以看到跟蹤效果良好,能夠根據(jù)第一幀選定的圖片進行持續(xù)的人體目標(biāo)跟蹤。

    可以看出,改進之后的算法能夠直接對選定的人體目標(biāo)進行跟蹤,算法可以計算選定區(qū)域的RGB的平均值,而且有一定的容錯能力,只要選定區(qū)域大部分是人體目標(biāo)就可以進行正常的跟蹤,避免了由于無法正確設(shè)置跟蹤目標(biāo)的RGB值,而導(dǎo)致的跟蹤失敗和RGB提取過程復(fù)雜的問題。

    5 ? 結(jié)論(Conclusion)

    本文提出了一個能自動獲取人體目標(biāo)選定區(qū)域的顏色的粒子濾波行人跟蹤算法。與改進前算法不同的是,改進后的算法會自動提取跟蹤視頻的第一幀,并允許用戶在第一幀上選擇要跟蹤的區(qū)域,之后會計算這一需要跟蹤區(qū)域的RGB平均值。改進之后的算法可以直接對選定的人體目標(biāo)進行跟蹤,可以計算選定區(qū)域的RGB的平均值,而且具有一定的容錯能力,只要選定區(qū)域大部分是人體目標(biāo)就可以進行正常的跟蹤,避免了由于無法正確設(shè)置跟蹤目標(biāo)的RGB值,而導(dǎo)致的跟蹤失敗和RGB提取過程復(fù)雜的問題。本文提出的算法也存在某些不足之處,比如跟蹤的效率問題、在夜間情況下進行跟蹤的問題等,因此也不能成為一個在所有場景下都可以適用的算法。

    參考文獻(References)

    [1] 卜言生,賀俊吉.基于多特征融合與背景目標(biāo)雙加權(quán)的行人跟蹤[J].計算機應(yīng)用與軟件,2020,37(10):225-238.

    [2] 徐君妍,崔宗勇.復(fù)雜場景下的加權(quán)粒子濾波行人跟蹤方法[J].信號處理,2017,33(7):934-942.

    [3] 李敏,吳莎.基于深度學(xué)習(xí)的粒子濾波視頻目標(biāo)跟蹤算法[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2020,30(6):23-28.

    [4] 劉芳,黃光偉,路麗霞,等.自適應(yīng)模板更新的魯棒目標(biāo)跟蹤算法[J].計算機科學(xué)與探索,2019,13(1):83-96.

    [5] 劉淑波,張園.模糊遺傳粒子濾波算法研究[J].艦船電子工程,2020,40(2):18-20.

    [6] 吳孫勇,薛秋條,朱圣棋,等.雜波環(huán)境下基于粒子濾波的微弱擴展目標(biāo)檢測前跟蹤算法[J].雷達學(xué)報,2017,6(3):252-258.

    [7] 周明,涂宏斌.一種基于改進粒子濾波的多目標(biāo)檢測與跟蹤方法[J].華東交通大學(xué)學(xué)報,2016,33(2):121-126.

    [8] LI D, WEN G, KUAI Y, et al. Learning padless correlation filters for boundary-effect free tracking[J]. IEEE Sensors Journal, 2018, 18(18):7721-7729.

    [9] 李鍇,馮瑞.基于粒子濾波的多特征融合視頻行人跟蹤算法[J].計算機工 程,2012,38(24):141-145.

    作者簡介:

    付麗梅(1977-),女,碩士,副教授.研究領(lǐng)域:計算機圖像處理,移動應(yīng)用開發(fā).

    猜你喜歡
    粒子濾波直方圖
    符合差分隱私的流數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖發(fā)布
    用直方圖控制畫面影調(diào)
    中考頻數(shù)分布直方圖題型展示
    基于智能粒子濾波的多傳感器信息融合算法
    基于重采樣粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究
    圓投影及直方圖不變矩在多視角產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用
    基于空間變換和直方圖均衡的彩色圖像增強方法
    復(fù)雜場景中的視覺跟蹤研究
    一種針對海面弱小目標(biāo)的檢測方案
    基于直方圖平移和互補嵌入的可逆水印方案
    精品人妻熟女毛片av久久网站| 2018国产大陆天天弄谢| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 欧美人与善性xxx| 久久久久精品人妻al黑| 国产成人午夜福利电影在线观看| 久久鲁丝午夜福利片| 国产av码专区亚洲av| 欧美激情 高清一区二区三区| 久久精品国产自在天天线| 五月开心婷婷网| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 一级黄片播放器| 国产精品久久久久久av不卡| 日韩一本色道免费dvd| 人成视频在线观看免费观看| 国产一区二区激情短视频 | 又黄又爽又刺激的免费视频.| 免费少妇av软件| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲少妇的诱惑av| 国产又色又爽无遮挡免| 久久久久久久久久人人人人人人| 伊人亚洲综合成人网| 一级,二级,三级黄色视频| 免费观看a级毛片全部| 大码成人一级视频| 女人精品久久久久毛片| 亚洲成国产人片在线观看| 色哟哟·www| 久久影院123| 精品一区在线观看国产| 国产永久视频网站| 啦啦啦啦在线视频资源| 欧美丝袜亚洲另类| 久久精品国产a三级三级三级| 日日摸夜夜添夜夜爱| 大码成人一级视频| 久久精品久久精品一区二区三区| 精品一区二区免费观看| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| av一本久久久久| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 男人爽女人下面视频在线观看| 黑人高潮一二区| 国产精品久久久久久久久免| 国产国语露脸激情在线看| 国产男女超爽视频在线观看| a级片在线免费高清观看视频| 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲精品自拍成人| 婷婷色综合大香蕉| √禁漫天堂资源中文www| 激情五月婷婷亚洲| 一级毛片电影观看| 久久久久人妻精品一区果冻| av国产久精品久网站免费入址| 男人爽女人下面视频在线观看| 午夜免费鲁丝| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 国产精品 国内视频| 丝袜人妻中文字幕| 男女边摸边吃奶| 婷婷色麻豆天堂久久| 日韩制服骚丝袜av| 日本黄色日本黄色录像| 国产成人一区二区在线| 精品亚洲成国产av| 免费黄频网站在线观看国产| 另类亚洲欧美激情| 亚洲中文av在线| a级毛片在线看网站| 视频区图区小说| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 人人澡人人妻人| 老司机影院成人| 999精品在线视频| 国产日韩欧美在线精品| 国产一区二区三区综合在线观看 | av一本久久久久| av国产久精品久网站免费入址| 女性被躁到高潮视频| 三级国产精品片| 亚洲美女搞黄在线观看| 视频区图区小说| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 日日撸夜夜添| 9色porny在线观看| 好男人视频免费观看在线| 国产亚洲一区二区精品| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 黑人高潮一二区| 亚洲色图综合在线观看| 一级黄片播放器| 国产精品久久久av美女十八| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 人成视频在线观看免费观看| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲综合色网址| 日韩成人av中文字幕在线观看| 曰老女人黄片| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 捣出白浆h1v1| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲av.av天堂| 两个人看的免费小视频| 男人爽女人下面视频在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲少妇的诱惑av| 另类亚洲欧美激情| 国产一区二区在线观看日韩| 春色校园在线视频观看| av视频免费观看在线观看| 18在线观看网站| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 久久久久久人人人人人| 免费观看av网站的网址| 精品第一国产精品| 国产在线一区二区三区精| 亚洲第一区二区三区不卡| 久久久久久伊人网av| 国产一区二区在线观看日韩| a 毛片基地| 免费观看无遮挡的男女| 国产片特级美女逼逼视频| 国产日韩欧美视频二区| 丝袜美足系列| 亚洲精品国产av成人精品| av国产精品久久久久影院| 捣出白浆h1v1| 免费观看在线日韩| 国产av精品麻豆| freevideosex欧美| 制服诱惑二区| 亚洲av福利一区| av国产精品久久久久影院| 亚洲国产最新在线播放| 99热这里只有是精品在线观看| 日本欧美视频一区| 色94色欧美一区二区| 哪个播放器可以免费观看大片| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 国产成人精品久久久久久| 制服诱惑二区| av国产精品久久久久影院| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产在线视频一区二区| 五月伊人婷婷丁香| 色视频在线一区二区三区| 丝袜在线中文字幕| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 国产成人欧美| 性高湖久久久久久久久免费观看| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 最近2019中文字幕mv第一页| 精品一品国产午夜福利视频| 欧美精品一区二区大全| 一边亲一边摸免费视频| 亚洲国产色片| 男女无遮挡免费网站观看| 日韩一本色道免费dvd| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 一区二区三区四区激情视频| 男人舔女人的私密视频| 久久久久国产网址| av播播在线观看一区| xxxhd国产人妻xxx| 欧美成人午夜免费资源| www.av在线官网国产| 日韩制服骚丝袜av| 国内精品宾馆在线| 美女中出高潮动态图| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产精品三级大全| 97精品久久久久久久久久精品| 热99久久久久精品小说推荐| 国产 一区精品| 黄片播放在线免费| 少妇熟女欧美另类| 人妻一区二区av| 午夜日本视频在线| 国产精品人妻久久久影院| 午夜91福利影院| 青春草视频在线免费观看| 永久网站在线| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 热re99久久国产66热| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 2018国产大陆天天弄谢| 久久韩国三级中文字幕| av女优亚洲男人天堂| 考比视频在线观看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 欧美bdsm另类| 国产乱人偷精品视频| 丝袜喷水一区| av.在线天堂| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 黑丝袜美女国产一区| 大陆偷拍与自拍| 精品人妻在线不人妻| 国产免费福利视频在线观看| 日韩伦理黄色片| 哪个播放器可以免费观看大片| 一级片'在线观看视频| 精品少妇内射三级| 少妇 在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产精品无大码| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 18在线观看网站| 国产日韩欧美在线精品| 性高湖久久久久久久久免费观看| 日韩一本色道免费dvd| 少妇的丰满在线观看| 美国免费a级毛片| 涩涩av久久男人的天堂| 99视频精品全部免费 在线| xxx大片免费视频| 2021少妇久久久久久久久久久| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| videosex国产| 日韩制服骚丝袜av| 性色avwww在线观看| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 久久国产精品大桥未久av| 在线 av 中文字幕| 日日撸夜夜添| 午夜福利视频精品| 欧美丝袜亚洲另类| 国国产精品蜜臀av免费| 一二三四中文在线观看免费高清| 9热在线视频观看99| 香蕉精品网在线| 久热这里只有精品99| 亚洲av欧美aⅴ国产| 伦理电影免费视频| 国产69精品久久久久777片| 春色校园在线视频观看| 亚洲伊人色综图| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 亚洲国产精品一区二区三区在线| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 香蕉国产在线看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 美女福利国产在线| 91aial.com中文字幕在线观看| 一级毛片 在线播放| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 日日啪夜夜爽| 在线天堂最新版资源| 亚洲精品色激情综合| 久久久久网色| 亚洲精品一二三| 国产极品粉嫩免费观看在线| 成人无遮挡网站| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 亚洲成色77777| 国产男人的电影天堂91| 亚洲欧美一区二区三区国产| 亚洲国产看品久久| 日韩av不卡免费在线播放| 亚洲色图综合在线观看| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产成人精品福利久久| 久久99蜜桃精品久久| 日韩中文字幕视频在线看片| 大片免费播放器 马上看| 久热久热在线精品观看| 亚洲第一av免费看| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲情色 制服丝袜| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲国产色片| 99久久人妻综合| 亚洲国产精品999| 99香蕉大伊视频| 一级毛片我不卡| 精品一区二区三卡| 国产精品国产三级专区第一集| av国产精品久久久久影院| 精品亚洲成a人片在线观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 精品久久蜜臀av无| 久久久久久久国产电影| 99香蕉大伊视频| a级毛色黄片| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲欧美清纯卡通| 全区人妻精品视频| 午夜福利影视在线免费观看| 色网站视频免费| 人人澡人人妻人| 秋霞伦理黄片| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲成人av在线免费| 免费观看性生交大片5| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲欧洲日产国产| 精品一品国产午夜福利视频| 五月玫瑰六月丁香| 水蜜桃什么品种好| 成年动漫av网址| 校园人妻丝袜中文字幕| 日韩成人av中文字幕在线观看| 免费看av在线观看网站| 欧美国产精品一级二级三级| 十分钟在线观看高清视频www| 一级毛片电影观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 亚洲第一区二区三区不卡| 男女国产视频网站| 99热全是精品| 国产精品.久久久| 爱豆传媒免费全集在线观看| 97人妻天天添夜夜摸| 国产成人一区二区在线| 免费在线观看黄色视频的| 老司机亚洲免费影院| 久久av网站| 最新中文字幕久久久久| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 久热这里只有精品99| 亚洲av日韩在线播放| 大片免费播放器 马上看| 亚洲国产日韩一区二区| 高清不卡的av网站| 看免费成人av毛片| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 高清视频免费观看一区二区| 校园人妻丝袜中文字幕| 久久久久国产网址| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 丰满迷人的少妇在线观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 91久久精品国产一区二区三区| 久久久精品免费免费高清| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲第一av免费看| 2018国产大陆天天弄谢| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产伦理片在线播放av一区| 青青草视频在线视频观看| 亚洲精品一二三| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 精品人妻在线不人妻| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 日韩电影二区| 日韩av免费高清视频| av在线老鸭窝| 大码成人一级视频| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 久久久久久久亚洲中文字幕| 一级片'在线观看视频| 国产色婷婷99| 一级毛片电影观看| 免费看不卡的av| 黑人猛操日本美女一级片| 人妻 亚洲 视频| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲欧美成人精品一区二区| 天美传媒精品一区二区| 黄色一级大片看看| 美女内射精品一级片tv| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 在线 av 中文字幕| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产精品99久久99久久久不卡 | 在线天堂最新版资源| 一本久久精品| 在线看a的网站| av女优亚洲男人天堂| av网站免费在线观看视频| 人妻少妇偷人精品九色| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 青春草国产在线视频| 只有这里有精品99| 久久久久久人人人人人| 亚洲国产精品专区欧美| 丝袜喷水一区| 亚洲内射少妇av| 精品人妻在线不人妻| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产成人午夜福利电影在线观看| 黄片播放在线免费| 五月开心婷婷网| 美女内射精品一级片tv| 永久网站在线| 水蜜桃什么品种好| 国产精品成人在线| 国产一级毛片在线| 搡女人真爽免费视频火全软件| av线在线观看网站| 色吧在线观看| 成年女人在线观看亚洲视频| 国产高清国产精品国产三级| 不卡视频在线观看欧美| 精品少妇内射三级| 日本-黄色视频高清免费观看| 老司机影院成人| 美女大奶头黄色视频| 狂野欧美激情性bbbbbb| 国产精品成人在线| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲精品色激情综合| 免费人成在线观看视频色| xxx大片免费视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲四区av| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产精品嫩草影院av在线观看| 日本欧美视频一区| 蜜臀久久99精品久久宅男| 欧美少妇被猛烈插入视频| 久久精品久久久久久久性| 制服丝袜香蕉在线| 精品少妇内射三级| 久久精品国产亚洲av天美| 国产亚洲精品久久久com| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 中国三级夫妇交换| 99热这里只有是精品在线观看| 日韩成人伦理影院| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 成年av动漫网址| 中文欧美无线码| 亚洲av免费高清在线观看| 青春草视频在线免费观看| 26uuu在线亚洲综合色| 久久久久国产精品人妻一区二区| 久久亚洲国产成人精品v| 成人国产av品久久久| 免费大片黄手机在线观看| 日韩精品有码人妻一区| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲天堂av无毛| 999精品在线视频| 日本av免费视频播放| 国产精品熟女久久久久浪| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 90打野战视频偷拍视频| 丝袜美足系列| 性高湖久久久久久久久免费观看| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲少妇的诱惑av| freevideosex欧美| 99久国产av精品国产电影| 十八禁网站网址无遮挡| 青春草亚洲视频在线观看| av视频免费观看在线观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久婷婷青草| 亚洲第一av免费看| 少妇的丰满在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 黄色 视频免费看| 视频在线观看一区二区三区| 在线免费观看不下载黄p国产| 边亲边吃奶的免费视频| 9热在线视频观看99| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 少妇 在线观看| 欧美精品一区二区免费开放| 精品卡一卡二卡四卡免费| 伦理电影大哥的女人| 男男h啪啪无遮挡| 黄色配什么色好看| 亚洲成人手机| 国产男女超爽视频在线观看| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产成人精品福利久久| 美女福利国产在线| 国产成人精品在线电影| 久久午夜福利片| 亚洲人成77777在线视频| 丰满少妇做爰视频| 天堂中文最新版在线下载| a级毛片黄视频| 女人久久www免费人成看片| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 久久久久久久久久人人人人人人| 国产综合精华液| 高清视频免费观看一区二区| 黄色怎么调成土黄色| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久青草综合色| 成人亚洲精品一区在线观看| 咕卡用的链子| 永久网站在线| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 国产黄色免费在线视频| 国产乱来视频区| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 又黄又粗又硬又大视频| 成人毛片60女人毛片免费| 黄色视频在线播放观看不卡| 伊人亚洲综合成人网| 国产精品久久久久久精品电影小说| 伊人亚洲综合成人网| 少妇人妻精品综合一区二区| 欧美日韩成人在线一区二区| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 最新的欧美精品一区二区| 99久国产av精品国产电影| 免费大片黄手机在线观看| 免费观看性生交大片5| 看十八女毛片水多多多| 一级毛片我不卡| 国产成人精品无人区| 一边摸一边做爽爽视频免费| 男人操女人黄网站| 国产爽快片一区二区三区| 国产成人免费观看mmmm| 国产免费又黄又爽又色| av一本久久久久| 欧美激情国产日韩精品一区| 午夜福利视频精品| 九九在线视频观看精品| 一级毛片我不卡| 天天操日日干夜夜撸| 一二三四在线观看免费中文在 | 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 精品视频人人做人人爽| 欧美精品av麻豆av| 不卡视频在线观看欧美| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 寂寞人妻少妇视频99o| 欧美成人午夜精品| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 超碰97精品在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产精品成人在线| 亚洲伊人色综图| 有码 亚洲区| 久久亚洲国产成人精品v| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 青春草亚洲视频在线观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 五月天丁香电影| 国产精品国产三级专区第一集| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 女人精品久久久久毛片| 亚洲少妇的诱惑av| 国产亚洲欧美精品永久| 国产午夜精品一二区理论片| 人人澡人人妻人| 国产免费现黄频在线看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 午夜福利网站1000一区二区三区| 精品一区二区三区视频在线| 一区二区三区精品91| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 成人国语在线视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 亚洲国产精品一区三区| 亚洲av电影在线进入| 美女国产高潮福利片在线看| 成人手机av| 久久久久久久大尺度免费视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 免费少妇av软件| 亚洲国产精品一区三区| 久久久国产精品麻豆| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 国产精品99久久99久久久不卡 | 赤兔流量卡办理| 国精品久久久久久国模美| 天堂中文最新版在线下载| 97人妻天天添夜夜摸| 亚洲精品,欧美精品| 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲国产欧美在线一区| 国产又色又爽无遮挡免| 高清不卡的av网站| 亚洲欧美精品自产自拍| 人妻系列 视频| av免费观看日本| 欧美精品高潮呻吟av久久| 中文字幕最新亚洲高清| 伦理电影大哥的女人| 精品一区二区三区视频在线| 欧美精品一区二区免费开放| 91成人精品电影| 久久热在线av| 亚洲成人av在线免费| 午夜激情av网站| 欧美日韩精品成人综合77777| 日本欧美视频一区| av天堂久久9| 波野结衣二区三区在线| 国产 精品1| 日本色播在线视频| 久久久a久久爽久久v久久| 精品午夜福利在线看| 国产又色又爽无遮挡免| 国产成人a∨麻豆精品| 中文天堂在线官网| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 久久人人爽人人爽人人片va| 欧美激情 高清一区二区三区| 美女福利国产在线|