• <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K-means聚類和改進MLP的蘋果分級研究

    2023-03-22 12:41:50王迎超張婧婧賈東霖周騰飛
    河南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:分級聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    王迎超,張婧婧,賈東霖,周騰飛

    (新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 計算機與信息工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830052)

    我國是世界上公認的蘋果種植大國,每年的蘋果產(chǎn)量占到了世界總產(chǎn)量的40%以上。在高產(chǎn)量的背后,由于我國普遍采用人工分級方式,導(dǎo)致蘋果的質(zhì)量參差不一和大量的蘋果碰傷,造成了很大的利潤損失[1]。蘋果在線分級是解決由人工分級導(dǎo)致的蘋果碰傷、分級準確率不高等問題的主要方法。在基于機器視覺的蘋果外觀品質(zhì)分級領(lǐng)域,通過提取蘋果的果徑[1-3]、缺陷[4-5]、顏色[6-7]、果形[8-11]、紋理[12-13]等單一特征進行量化與分級的技術(shù)已得到廣泛研究與應(yīng)用。而不同體系的蘋果分級標準表明,單一特征的蘋果分級與主流的分級標準差異較大,多特征的蘋果分級具備顯著的技術(shù)優(yōu)勢。在多特征融合的蘋果分級技術(shù)研究中[14-20],通常在蘋果圖像經(jīng)過預(yù)處理、背景分割、特征提取等步驟后,將蘋果的果徑、果形等多個特征融合并作為蘋果分級的依據(jù),彌補了單一特征進行蘋果分級的局限性,其分級結(jié)果更貼合人工標準。在此類分級技術(shù)中,以支持向量機(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等分類器進行分級更為普遍[21-24]。就模型的泛化能力而言,SVM 中懲罰因子的選取會隨著特征個數(shù)及特征數(shù)據(jù)本身的變化而變化,不具備較好的泛化能力[25]。從蘋果分級效率出發(fā),CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,雖然在分級結(jié)果上更為準確,但分級時間很難滿足流水線的實時性需求。多層感知機(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單,輸入特征接口數(shù)量易改變,參數(shù)易選取,適于高效、多分類的分級目標[26]。鑒于此,采集阿克蘇紅富士蘋果的果形、果徑、著色比、缺陷及紋理特征構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集,基于遺傳算法和MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立蘋果分級模型,通過遺傳算法對MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,進一步提升傳統(tǒng)MLP 的性能,著重解決類球形果體在自動分級過程中分級效率不高、分級不準確等問題,為類球形果體外觀品質(zhì)的分級提供參考與借鑒。

    1 材料和方法

    1.1 材料

    供試蘋果為新疆阿克蘇紅富士蘋果,依據(jù)GB/T 10651—2008《鮮蘋果》標準采集蘋果圖像,使用華為Mate30-5G 手機,其攝像頭為4 000 萬像素,共計采集了 1 500 個蘋果的正視、側(cè)視與俯視圖,如圖1所示。

    圖1 蘋果圖像采集Fig.1 Apple image acquisition

    為獲取完整的蘋果側(cè)面圖像,在采集正視與后視圖時以蘋果的最大橫截面為標準,采集方式如圖2 所示。圖2 中a 表示攝像頭到蘋果最大橫截面的距離。依據(jù)三視圖的原理,當觀測距離相等時,同一物體的正視圖與后視圖相同,均為該物體的最大橫截面。試驗證明,由圖2 所得到的正視圖與后視圖可以相互重合,因此該方法能夠保證蘋果側(cè)面圖像采集完整。

    圖2 蘋果側(cè)面圖像采集Fig.2 Apple profile image acquisition

    1.2 方法

    1.2.1 試驗設(shè)計 提出一種基于K-means 聚類和改進MLP 的蘋果分級方法。首先采用均值濾波方法預(yù)處理分類圖像,過濾圖像表面的噪聲;之后借助K-means 聚類算法進行蘋果圖像聚類,進一步完成背景與果體的分離。在提取蘋果特征之前,使用全局亮度均衡化操作降低圖像表面光照及亮斑的影響,保證特征提取過程的準確性??紤]到人工分級過程的人為因素,根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果與人工偏好權(quán)重,對特征數(shù)據(jù)集作綜合加權(quán),并進行數(shù)據(jù)標準化轉(zhuǎn)換。最后按照7∶3的比例把數(shù)據(jù)集的70%用于遺傳算法(GA)優(yōu)化的MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,30%用于測試,其試驗設(shè)計框架如圖3所示。

    圖3 試驗設(shè)計框架Fig.3 Experimental design framework

    1.2.2 試驗環(huán)境 操作系統(tǒng)為Windows10 家庭版,版本號為21H2,筆記本操作系統(tǒng)為64 位,CPU 為Intel(R)Core(TM)i7-7500U,內(nèi)存大小為8 GB,開發(fā)語言為Python。

    1.2.3 預(yù)處理 蘋果作為類球形水果,在圖像采集過程中表面會產(chǎn)生不同的反光,因此,需要對圖像進行亮度均衡化處理,以降低光照對后續(xù)試驗的影響。首先將蘋果圖像進行顏色空間轉(zhuǎn)換,然后在YCrCb 中對亮度通道進行自適應(yīng)直方圖均衡化操作,有效降低光照影響。預(yù)處理后圖像如圖4所示。

    圖4 預(yù)處理后蘋果圖像Fig.4 Pre-processed apple images

    1.2.4 背景分割 為準確地提取蘋果特征,需要對蘋果圖像進行背景分割操作。首先,根據(jù)背景與果實區(qū)域像素閾值的不同,使用最大類間方差法(OSTU)完成圖像的分割操作,結(jié)果見圖5a。其不足之處在于,當背景與果實區(qū)域的像素閾值接近時無法滿足預(yù)期的分割效果。基于蘋果圖像的簡單背景,選用K-means 聚類算法設(shè)定的K 值,通過計算最短歐式距離,將蘋果圖像的像素點進行分類,據(jù)此完成背景的分割,如圖5b 所示。對比2 種方法的分割結(jié)果,OSTU 分割得到的圖像無法準確劃分出背景與果實的閾值,出現(xiàn)較明顯的誤判現(xiàn)象。K-means 聚類方法的分割效果更加清晰,對果實區(qū)域的提取也更為完整。

    圖5 蘋果圖像分割效果對比Fig.5 Comparison of apple image segmentation effect

    為進一步驗證基于 K-means聚類的分割優(yōu)勢,引入經(jīng)典的U-net 和DeepLab-V3 模型分別對同一蘋果圖像數(shù)據(jù)集進行測試,其平均分割時間的對比結(jié)果如表1所示。由表1可知,在3種方法分割效果趨于一致的情況下,基于U-net和DeepLab-V3的分割時間分別為3.18、12.10 s/次,比基于K-means 聚類的分割時間分別多出1.22、10.14 s/次。表明基于U-net 和DeepLab-V3 為代表的實例分割網(wǎng)絡(luò)無法滿足簡單背景下蘋果圖像分割的高速率要求,而基于K-means 聚類的分割方法在蘋果分級過程中能夠確保分級的準確率和速率。

    表1 各模型分割時間對比Tab.1 Comparison of model segmentation time

    1.2.5 蘋果特征的提取

    1.2.5.1 果徑 果徑大小是蘋果分級的重要指標之一。利用蘋果的俯視圖來計算蘋果的果徑大小。在俯視圖的采集過程中,得到的最大截面的直徑即為蘋果的最大果徑。即對俯視圖像進行背景分割、二值化處理,之后進行Canny邊緣檢測,并依據(jù)蘋果輪廓構(gòu)建最小外接矩形,按照最小外接矩形的頂點坐標獲得矩形的長和寬(h,w),最后對矩形的長和寬取平均值得到蘋果的果徑d。

    1.2.5.2 果形 果形是描述蘋果果實圓度(E)的重要參考指標,越接近圓形的蘋果等級越高,一般E為0.9 時,近似為圓形或者近圓形。果形為蘋果果實的縱徑與橫徑之比,如公式(1)[27],其中,縱徑與橫徑分別取自蘋果輪廓的最小外接矩形的長和寬(h,w)。

    1.2.5.3 顏色特征 蘋果的顏色特征是最直觀的蘋果分級指標之一。HSV 空間是接近于人眼感知的能夠清晰表述顏色直觀特征的顏色空間,因此,將RGB 按照式(2)、(3)、(4)[28]轉(zhuǎn)換到HSV 空間,利用H、S、V 通道的閾值范圍進行紅色素的提取,如圖6所示。各顏色在HSV空間的閾值范圍如表2所示。

    表2 HSV顏色閾值范圍Tab.2 HSV color threshold range

    圖6 HSV各通道蘋果圖像Fig.6 Images of apples in each channel of HSV

    式 中:R′=R/255;G′=G/255;B′=B/255;Cmax=max(R′,G′,B′);Cmin=min(R′,G′,B′);Δ=Cmax-Cmin。

    1.2.5.4 缺陷 蘋果的缺陷包括擦傷、腐爛、蟲洞等,嚴重影響著蘋果的質(zhì)量等級。在采集的圖像中,蘋果的缺陷一般呈現(xiàn)暗黑色或者黑褐色。首先對圖像進行二值化并取反,接著對孔洞進行填充,并與原二值圖像進行異或運算,得到蘋果的缺陷圖像。部分缺陷提取效果如圖7所示。

    圖7 蘋果缺陷提取Fig.7 Apple defect extraction

    1.2.5.5 紋理 紋理是反映圖像同質(zhì)現(xiàn)象變化的一種視覺特征?;诨叶裙采仃嚨募y理特征提取方法,能夠體現(xiàn)蘋果圖像表面的組織結(jié)構(gòu)的緩慢性或周期性變化。通過計算圖像灰度得到灰度共生矩陣,借助ASM能量、熵(ENT)、逆差矩(IDM)、對比度(CON)、相關(guān)性(Corr)5個參數(shù)表示蘋果圖像的紋理特征。設(shè)l(x,y) 為蘋果圖像,大小為a×b,則l(x,y)的灰度共生矩陣為:

    其中,#(x)為元素x的集合。

    基于灰度共生矩陣,得到以下的紋理特征向量[29-31]:

    1.2.6 蘋果特征數(shù)據(jù)加權(quán) 考慮到人工分級中部分人為因素,試驗中引入蘋果等級的偏好設(shè)置。即采用相關(guān)性分析獲取特征數(shù)據(jù)與分級結(jié)果的關(guān)聯(lián),結(jié)合人工分揀偏好的各特征權(quán)重,與輸入特征融合并進行加權(quán),重新進行特征數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。

    在提取圖像特征后,蘋果等級依次劃分為1、2、3、4四個等級,1代表特級果,一級果、二級果和等外果以此類推。根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,將得到的相關(guān)系數(shù)定義為wj。根據(jù)人工挑選偏好權(quán)重,將蘋果各個特征權(quán)重定義為aj,如表3所示。

    表3 人工挑選偏好權(quán)重Tab.3 Manual selection weight

    依照公式(11)[32]計算wj與aj得到各個特征的綜合權(quán)重(βj)。

    1.2.7 基于改進MLP的多特征融合分級

    1.2.7.1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機是一個包含輸入層、多個隱藏層、輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最簡單的MLP為3層,包含1個隱藏層,如圖8所示。

    圖8 3層感知機Fig.8 Three layer perceptron

    1.2.7.2 改進的MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-MLP)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法從單個的初始值開始,通過多次迭代得到最優(yōu)解,容易陷入局部最優(yōu)解。而遺傳算法(GA)的運算過程是從問題解的串集中開始搜索,搜索范圍廣,覆蓋的值域多,利于找尋最優(yōu)解。因此,采用遺傳算法替代傳統(tǒng)優(yōu)化算法,用于MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,其優(yōu)化流程如圖9所示。

    圖9 GA優(yōu)化MLP流程Fig.9 Optimization flow chart of MLP by GA

    1.2.8 分級模型訓(xùn)練

    1.2.8.1 數(shù)據(jù)標準化 設(shè)輸入樣本矩陣為X={x1,x2,…,xi},對X進行標準差歸一化,則歸一化后數(shù)據(jù)[33]為:

    1.2.8.2 初始化MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA 參數(shù) 初始化MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)參考公式(13)[33]:

    其中,l為隱含層節(jié)點數(shù);m為輸入層節(jié)點數(shù);n為輸出層節(jié)點數(shù);s為常數(shù),一般取值為(0,10)。

    初始化MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)為Sigmoid 函數(shù),如公式(14)[33]所示:

    1.2.8.3 GA-MLP 模型訓(xùn)練與預(yù)測 首先,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)通過輸入神經(jīng)元輸入到MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用遺傳算法對MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)進行編碼,編碼完成后計算個體長度,計算公式如式(15)[33]所示:

    其中,e為隱含層節(jié)點數(shù)。

    其次,計算個體的適應(yīng)度函數(shù)值。一般選取網(wǎng)絡(luò)的輸出值與預(yù)測值之間的誤差絕對值作為個體的適應(yīng)度值。計算公式如公式(16)[33]所示:

    其中,F(xiàn)為適應(yīng)度值,yi為網(wǎng)絡(luò)實際輸出值,oi為預(yù)期輸出值,k為參數(shù),n為輸出個數(shù)。

    然后,執(zhí)行遺傳算法的選擇操作,采用比例選擇算子方法。設(shè)群體的大小為n,個體為xi的適應(yīng)度為f(xi),則個體xi的選擇概率如公式(17)[33]所示:

    選擇操作完成后,對于保留下來的個體進行交叉操作,設(shè)隨機2 個個體為akj、alj,b為參數(shù),則交叉過程如公式(18)[33]所示。

    此外,選取其中的第i個個體上的第j個基因進行變異,變異過程如公式(19)[33-34]所示。

    其中,f(g) =r(1-g/Gmax)2,r屬于(0,1),g為當前迭代次數(shù),Gmax為最大迭代次數(shù)。

    最后,將得到的最優(yōu)參數(shù)賦值給MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)得到的參數(shù)進行訓(xùn)練,完成GA對MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。

    2 結(jié)果與分析

    將處理好的蘋果特征數(shù)據(jù)送入到GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行分級,并與傳統(tǒng)的MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果進行對比,其中GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如表4所示。其中,(15,20)表示隱藏層層數(shù)為2,神經(jīng)元個數(shù)分別為15,20。(13,13)表示隱藏層層數(shù)為2,神經(jīng)元個數(shù)分別為13,13。

    表4 GA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)Tab.4 GA-MLP neural network and MLP neural network parameters

    圖10 展現(xiàn)了GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在迭代次數(shù)為500、學(xué)習(xí)率為0.001 條件下的訓(xùn)練過程。由圖10可以看出,基于GA-MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準確率全程高于 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且訓(xùn)練速度和收斂速度都高于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    圖10 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果Fig.10 Network training results

    將GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試集上的輸出值與實際值進行擬合,其結(jié)果如圖11所示。GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蘋果特征數(shù)據(jù)集上的輸出絕對誤差如圖12 所示。從圖11可以看出,通過MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,其蘋果等級的預(yù)測與真實值變化趨勢基本一致,且GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果更為準確。同樣,如圖12 中,GA-MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分級誤差低于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    圖11 分級結(jié)果擬合Fig.11 Grading result fitting

    圖12 GA-MLP與MLP輸出絕對誤差分析Fig.12 Absolute error analysis of GA-MLP and MLP output

    另取400 個蘋果的圖像完成模型的測試驗證。測試集包括前后視圖及俯視圖,共計1 200 副圖像,仍劃分為特級果、一級果、二級果和等外果4 個等級。每類蘋果數(shù)量各為100個。依據(jù)上述方法完成背景分割、指標提取、相關(guān)性分析后分別送入GAMLP 與MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,分類結(jié)果如表5 所示。由表5 可知,在蘋果分級應(yīng)用中,GA-MLP、MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分級準確率分別為94.25%、93.25%。

    表5 各等級蘋果分類結(jié)果對比Tab.5 Comparison of apple classification results of different grades

    3 結(jié)論與討論

    在前人研究蘋果分級中,常以閾值分割法來分割蘋果圖像,該方法對蘋果圖像背景要求較為嚴格,有較大的局限性。本研究將直方圖均衡與Kmeans 聚類相結(jié)合,提出一種基于直方圖均衡與Kmeans 聚類的分割方法,一定程度上降低了圖像背景的要求。在建立數(shù)據(jù)集方面,前人研究中多認為蘋果各個特征權(quán)重相同,與實際的分級場景不符。本研究充分考慮到各個蘋果特征的權(quán)重問題,采用相關(guān)性分析法來模擬蘋果特征的權(quán)重分配,并與人工挑選偏好權(quán)重充分結(jié)合,進一步模擬更加真實的蘋果分級場景。

    針對阿克蘇紅富士蘋果外觀品質(zhì)分級的需求,本試驗制作了阿克蘇紅富士蘋果特征數(shù)據(jù)集,基于MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該數(shù)據(jù)集進行分級訓(xùn)練,且采用遺傳優(yōu)化算法獲取準確率更高的分級模型。結(jié)果表明,基于K-means 聚類和改進MLP 的蘋果分級方法的平均分級準確率達到94.25%,高于一般的MLP分類,達到了較好的分級效果?;陂撝档腛STU 方法在分割蘋果圖像過程中,對圖像的像素差別要求較高,容易造成分割誤差。K-means 聚類借助歐氏距離對圖像進行聚類,降低對像素閾值的依賴。在實際圖像分割任務(wù)中,基于K-means 聚類的背景分割效果優(yōu)于一般的OSTU 分割法,為準確提取蘋果的各項特征奠定了基礎(chǔ)。在測試集上,二級果的分級準確率偏低??紤]到特征數(shù)據(jù)集的差異,后續(xù)可通過數(shù)據(jù)增強、特征數(shù)據(jù)擴充等增加數(shù)據(jù)集的方式將二級果樣本數(shù)據(jù)增加至500條左右。

    在后續(xù)的研究工作中,將繼續(xù)探究本研究所提方法在其他多特征果體分級案例中的表現(xiàn),并展開更多的測試應(yīng)用,根據(jù)其他果體的分級表現(xiàn),進一步獲取優(yōu)化的方法與理論,推動類球形水果的自動分級研究。

    猜你喜歡
    分級聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無線通信干擾探究
    電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
    基于DBSACN聚類算法的XML文檔聚類
    電子測試(2017年15期)2017-12-18 07:19:27
    分級診療路難行?
    分級診療的“分”與“整”
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機控制模型建立
    重型機械(2016年1期)2016-03-01 03:42:04
    基于改進的遺傳算法的模糊聚類算法
    復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于WiFi的室內(nèi)LBS應(yīng)用
    分級診療的強、引、合
    “水到渠成”的分級診療
    基于支持向量機回歸和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定
    国产真实伦视频高清在线观看| 日韩成人av中文字幕在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 简卡轻食公司| 91成人精品电影| 十八禁网站网址无遮挡 | 大片免费播放器 马上看| 99热这里只有是精品在线观看| 午夜免费观看性视频| 熟女电影av网| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 男人和女人高潮做爰伦理| 亚洲精品一区蜜桃| 美女脱内裤让男人舔精品视频| av播播在线观看一区| √禁漫天堂资源中文www| 2021少妇久久久久久久久久久| 涩涩av久久男人的天堂| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 日本wwww免费看| 国产黄片视频在线免费观看| 国产精品蜜桃在线观看| 欧美日本中文国产一区发布| 成人国产麻豆网| 青春草亚洲视频在线观看| 久久久久精品性色| 两个人免费观看高清视频 | 在线免费观看不下载黄p国产| 欧美一级a爱片免费观看看| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 国产一区二区在线观看日韩| 久久韩国三级中文字幕| 精品人妻一区二区三区麻豆| 欧美三级亚洲精品| 我的女老师完整版在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产免费福利视频在线观看| 国产精品免费大片| 99热全是精品| 亚洲久久久国产精品| 只有这里有精品99| 亚洲精品久久午夜乱码| 香蕉精品网在线| 亚洲,欧美,日韩| 2022亚洲国产成人精品| av天堂久久9| 97精品久久久久久久久久精品| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲第一区二区三区不卡| 七月丁香在线播放| 亚洲av免费高清在线观看| 国产一区二区三区综合在线观看 | 人妻夜夜爽99麻豆av| 爱豆传媒免费全集在线观看| 大香蕉97超碰在线| 精品久久久噜噜| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 高清欧美精品videossex| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲精品aⅴ在线观看| 五月玫瑰六月丁香| 97精品久久久久久久久久精品| av视频免费观看在线观看| 91久久精品电影网| 搡老乐熟女国产| 三级国产精品片| 久久久欧美国产精品| 亚洲av国产av综合av卡| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 中文字幕亚洲精品专区| 九九在线视频观看精品| 国产精品免费大片| 超碰97精品在线观看| 亚洲,欧美,日韩| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 中国国产av一级| 国产精品一区www在线观看| 成年女人在线观看亚洲视频| 2022亚洲国产成人精品| 一二三四中文在线观看免费高清| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 3wmmmm亚洲av在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 成年av动漫网址| .国产精品久久| 最新中文字幕久久久久| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 三上悠亚av全集在线观看 | 日韩亚洲欧美综合| 午夜免费观看性视频| freevideosex欧美| 久久 成人 亚洲| 九九爱精品视频在线观看| 三级经典国产精品| 最近最新中文字幕免费大全7| 婷婷色综合www| 新久久久久国产一级毛片| 国产av码专区亚洲av| 国产一区亚洲一区在线观看| 99热6这里只有精品| 在线播放无遮挡| 午夜av观看不卡| 高清不卡的av网站| tube8黄色片| 国产成人精品无人区| 日韩中文字幕视频在线看片| 久久精品国产亚洲网站| 色94色欧美一区二区| www.色视频.com| 高清欧美精品videossex| 国产淫语在线视频| 欧美日韩在线观看h| 亚洲色图综合在线观看| 乱码一卡2卡4卡精品| 男女免费视频国产| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久99一区二区三区| 男女边吃奶边做爰视频| 晚上一个人看的免费电影| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产男人的电影天堂91| 国产精品国产三级国产专区5o| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 欧美bdsm另类| 美女内射精品一级片tv| 国产一区有黄有色的免费视频| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 一区二区三区四区激情视频| 免费少妇av软件| 久久久久久久久久久久大奶| av在线播放精品| 亚洲av在线观看美女高潮| 中文字幕人妻丝袜制服| 99九九线精品视频在线观看视频| 久久久久久人妻| 在线天堂最新版资源| 夫妻午夜视频| 纯流量卡能插随身wifi吗| 久久国产精品大桥未久av | 亚洲国产精品999| 亚洲精品,欧美精品| 啦啦啦在线观看免费高清www| 最近手机中文字幕大全| 国产中年淑女户外野战色| 精品亚洲成国产av| 国产成人freesex在线| 99热国产这里只有精品6| 能在线免费看毛片的网站| 国产日韩欧美亚洲二区| 91久久精品电影网| 精品少妇久久久久久888优播| 免费黄色在线免费观看| 午夜视频国产福利| 国产欧美日韩综合在线一区二区 | av线在线观看网站| 日韩欧美 国产精品| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 男人添女人高潮全过程视频| 这个男人来自地球电影免费观看 | 99热这里只有精品一区| av网站免费在线观看视频| 一级二级三级毛片免费看| 国产爽快片一区二区三区| 免费观看在线日韩| 校园人妻丝袜中文字幕| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产亚洲5aaaaa淫片| 黄色毛片三级朝国网站 | 观看美女的网站| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 一级毛片我不卡| h视频一区二区三区| 只有这里有精品99| 女性被躁到高潮视频| 亚洲国产精品999| 亚洲国产精品专区欧美| 久久久久国产精品人妻一区二区| 久久国产精品大桥未久av | av有码第一页| 精品一区在线观看国产| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲综合精品二区| 久久av网站| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲欧美清纯卡通| 中国美白少妇内射xxxbb| 一区二区av电影网| 欧美3d第一页| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲天堂av无毛| 日韩免费高清中文字幕av| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲精品乱久久久久久| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 高清不卡的av网站| 在线观看免费视频网站a站| 婷婷色综合大香蕉| 日韩亚洲欧美综合| 亚洲成人av在线免费| 国国产精品蜜臀av免费| 亚洲精品国产av蜜桃| 成人毛片60女人毛片免费| 国产综合精华液| 新久久久久国产一级毛片| 国产精品国产三级专区第一集| 亚洲成人手机| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 性色av一级| 精品熟女少妇av免费看| av在线播放精品| 免费人成在线观看视频色| av免费观看日本| 一本一本综合久久| 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲精品国产成人久久av| 九九爱精品视频在线观看| 男女边摸边吃奶| 六月丁香七月| 久久久欧美国产精品| 日日撸夜夜添| 中文字幕亚洲精品专区| 一级,二级,三级黄色视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 97超碰精品成人国产| 久久久久久久久大av| 三级国产精品片| 免费观看在线日韩| 国产免费一区二区三区四区乱码| 成年人免费黄色播放视频 | 免费黄频网站在线观看国产| 少妇被粗大猛烈的视频| 人妻系列 视频| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 内地一区二区视频在线| av播播在线观看一区| 国产精品嫩草影院av在线观看| 看免费成人av毛片| 9色porny在线观看| av视频免费观看在线观看| 99热网站在线观看| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 伦理电影免费视频| 精品久久久噜噜| 99热国产这里只有精品6| 亚洲精品成人av观看孕妇| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 观看美女的网站| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 极品人妻少妇av视频| 日韩一区二区三区影片| 男女啪啪激烈高潮av片| 老司机亚洲免费影院| 伦理电影大哥的女人| 久久久久人妻精品一区果冻| 两个人免费观看高清视频 | 亚洲精华国产精华液的使用体验| 午夜久久久在线观看| 97在线人人人人妻| 搡女人真爽免费视频火全软件| 三级国产精品片| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲,一卡二卡三卡| 亚洲精品一二三| 日韩中文字幕视频在线看片| 精品亚洲成国产av| 亚洲综合色惰| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产真实伦视频高清在线观看| 国产成人aa在线观看| 久久久久久久久久人人人人人人| 黄色怎么调成土黄色| 欧美变态另类bdsm刘玥| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久久a久久爽久久v久久| 免费观看a级毛片全部| 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲av二区三区四区| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 亚洲性久久影院| 亚洲精品乱久久久久久| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| av播播在线观看一区| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产av码专区亚洲av| 久久精品久久精品一区二区三区| 午夜福利,免费看| 国产男女内射视频| 青春草视频在线免费观看| 精品国产一区二区久久| 自线自在国产av| 午夜av观看不卡| 秋霞在线观看毛片| 永久网站在线| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 久久精品国产亚洲av涩爱| 激情五月婷婷亚洲| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 亚洲美女视频黄频| 久久久久久久大尺度免费视频| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 日韩欧美精品免费久久| 最近中文字幕2019免费版| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产午夜精品一二区理论片| 免费av中文字幕在线| 中文字幕久久专区| xxx大片免费视频| 十八禁高潮呻吟视频 | 91成人精品电影| 国内揄拍国产精品人妻在线| 三上悠亚av全集在线观看 | 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 少妇被粗大猛烈的视频| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产精品无大码| 国产黄色视频一区二区在线观看| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚洲高清免费不卡视频| 亚洲经典国产精华液单| 毛片一级片免费看久久久久| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 天美传媒精品一区二区| 国产av一区二区精品久久| xxx大片免费视频| 涩涩av久久男人的天堂| 桃花免费在线播放| 自线自在国产av| 哪个播放器可以免费观看大片| 丰满饥渴人妻一区二区三| a级毛片在线看网站| 久久久久精品性色| 日韩av不卡免费在线播放| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 免费观看在线日韩| 女性被躁到高潮视频| 国产免费福利视频在线观看| 曰老女人黄片| 久久久久久久久久久久大奶| 免费黄色在线免费观看| 一区二区三区精品91| 国产高清有码在线观看视频| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 国产成人精品无人区| 99久国产av精品国产电影| 欧美日韩综合久久久久久| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 蜜桃在线观看..| 黑人猛操日本美女一级片| 午夜免费观看性视频| 九色成人免费人妻av| 国产免费又黄又爽又色| 国产精品三级大全| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 免费高清在线观看视频在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 男女边摸边吃奶| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲精品自拍成人| 人妻系列 视频| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国产美女午夜福利| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| a级毛色黄片| 久久99精品国语久久久| 国产精品久久久久久久久免| 少妇人妻 视频| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 搡女人真爽免费视频火全软件| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 街头女战士在线观看网站| 韩国高清视频一区二区三区| 少妇人妻一区二区三区视频| 久热久热在线精品观看| 人人妻人人澡人人看| 国产91av在线免费观看| 女人精品久久久久毛片| 成人综合一区亚洲| 亚洲精品国产成人久久av| 在线播放无遮挡| 亚洲情色 制服丝袜| 99re6热这里在线精品视频| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 精品酒店卫生间| 99久久综合免费| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲精品国产av成人精品| 天堂中文最新版在线下载| 日本欧美国产在线视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 婷婷色av中文字幕| 99热国产这里只有精品6| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产成人91sexporn| 一个人免费看片子| √禁漫天堂资源中文www| 国产精品国产av在线观看| 99九九线精品视频在线观看视频| 黄色配什么色好看| 日韩欧美精品免费久久| 日韩欧美 国产精品| 免费黄色在线免费观看| 免费观看a级毛片全部| 久久久久久人妻| 日日撸夜夜添| 国产欧美日韩精品一区二区| 偷拍熟女少妇极品色| 亚洲国产日韩一区二区| 日韩欧美精品免费久久| 国产成人精品无人区| 欧美xxxx性猛交bbbb| freevideosex欧美| 亚洲国产成人一精品久久久| 色婷婷av一区二区三区视频| 精品视频人人做人人爽| 18禁在线播放成人免费| 久久久国产精品麻豆| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 少妇丰满av| 熟妇人妻不卡中文字幕| 各种免费的搞黄视频| 男人添女人高潮全过程视频| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 伊人久久精品亚洲午夜| 日韩欧美精品免费久久| 久久久久久久久久久久大奶| 免费看av在线观看网站| www.色视频.com| 欧美一级a爱片免费观看看| 欧美另类一区| 成年人免费黄色播放视频 | 国产一区二区三区综合在线观看 | 天美传媒精品一区二区| 国产男女超爽视频在线观看| 老司机亚洲免费影院| 国产男女内射视频| 国产av一区二区精品久久| 国产综合精华液| 久久久国产精品麻豆| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 男女啪啪激烈高潮av片| 18禁动态无遮挡网站| av免费在线看不卡| 黄色欧美视频在线观看| 偷拍熟女少妇极品色| 性高湖久久久久久久久免费观看| 亚洲av免费高清在线观看| 一级,二级,三级黄色视频| 一级av片app| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 免费少妇av软件| 国产高清国产精品国产三级| 精品酒店卫生间| 免费观看的影片在线观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 国产69精品久久久久777片| 久久久久精品久久久久真实原创| 亚洲第一av免费看| 我要看日韩黄色一级片| 黄色日韩在线| 能在线免费看毛片的网站| 日韩欧美 国产精品| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲国产av新网站| 男女无遮挡免费网站观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久久久久久久久久免费av| 99久久精品国产国产毛片| 男女边摸边吃奶| 18禁动态无遮挡网站| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 亚洲欧美成人综合另类久久久| av在线老鸭窝| 伦理电影免费视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久久久网色| 亚洲美女黄色视频免费看| 高清在线视频一区二区三区| 男女国产视频网站| 黄色配什么色好看| 在线 av 中文字幕| 欧美日韩视频精品一区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| av天堂久久9| 亚洲经典国产精华液单| 国产成人aa在线观看| 美女主播在线视频| 亚洲第一av免费看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 日本免费在线观看一区| 免费在线观看成人毛片| 99久久精品热视频| 另类亚洲欧美激情| 精品少妇内射三级| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 香蕉精品网在线| 五月玫瑰六月丁香| 一个人看视频在线观看www免费| 一区二区三区乱码不卡18| 婷婷色麻豆天堂久久| 欧美成人午夜免费资源| 午夜久久久在线观看| 岛国毛片在线播放| 在现免费观看毛片| 亚洲精品日韩av片在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲电影在线观看av| 久久99热6这里只有精品| 亚洲国产av新网站| 人人妻人人看人人澡| 美女内射精品一级片tv| 午夜日本视频在线| 又爽又黄a免费视频| 精品一区在线观看国产| 国产男女超爽视频在线观看| 久久人人爽人人片av| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久 成人 亚洲| av网站免费在线观看视频| 中文字幕免费在线视频6| 高清av免费在线| 九草在线视频观看| 下体分泌物呈黄色| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产伦精品一区二区三区四那| 91精品国产国语对白视频| 男的添女的下面高潮视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 精品久久国产蜜桃| 精品酒店卫生间| 国产美女午夜福利| 精品久久久久久电影网| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 我要看黄色一级片免费的| 国产精品成人在线| 精品久久久噜噜| 一区二区三区四区激情视频| 久久久久久久久久久久大奶| av线在线观看网站| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 亚洲国产欧美日韩在线播放 | 午夜福利,免费看| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 日本黄大片高清| 国产精品国产三级国产专区5o| 少妇人妻久久综合中文| 久久av网站| 国产亚洲精品久久久com| 日本色播在线视频| 日韩电影二区| 亚洲成人手机| 免费人妻精品一区二区三区视频| 亚洲av成人精品一区久久| 久久97久久精品| 久久久亚洲精品成人影院| 高清在线视频一区二区三区| 久久人人爽人人爽人人片va| 性高湖久久久久久久久免费观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 亚洲av.av天堂| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲内射少妇av| 三级经典国产精品| 日韩一区二区三区影片| 日韩中文字幕视频在线看片| 九草在线视频观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 亚洲av.av天堂| 一个人看视频在线观看www免费| av女优亚洲男人天堂| 最新中文字幕久久久久| 蜜桃在线观看..| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 看非洲黑人一级黄片| 99久久精品一区二区三区| 亚洲国产最新在线播放| 深夜a级毛片| 成年女人在线观看亚洲视频| 好男人视频免费观看在线| 国产精品成人在线| 免费人成在线观看视频色| 99久久综合免费| 中文欧美无线码| 成年女人在线观看亚洲视频| videossex国产| 国产一区二区三区av在线| 久久婷婷青草| 性色avwww在线观看| 欧美日韩在线观看h| av专区在线播放| 一区二区三区乱码不卡18| 精华霜和精华液先用哪个| 午夜免费观看性视频| 99九九在线精品视频 | 又爽又黄a免费视频| 久久久久久久精品精品| 男女啪啪激烈高潮av片| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产免费视频播放在线视频| 久久99精品国语久久久| 国产淫语在线视频|