• <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 ?

    基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤研究

    2024-01-14 09:54:28戴華珍張袖斌朱愷文
    電腦與電信 2023年9期
    關(guān)鍵詞:跟蹤目標(biāo)卡爾曼濾波卷積

    諶 頏 鐘 貴 戴華珍 張袖斌 朱愷文

    (廣州科技貿(mào)易職業(yè)學(xué)院,廣東 廣州 511442)

    1 引言

    現(xiàn)實(shí)空間環(huán)境中動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象遮擋、變形情況下的視覺(jué)跟蹤,是計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)領(lǐng)域研究的重要課題之一,特別是隨著城市交通網(wǎng)絡(luò)日益復(fù)雜化、城市居民數(shù)量的不斷增加,對(duì)于公共空間內(nèi)不同人員個(gè)體的目標(biāo)對(duì)象識(shí)別和跟蹤,成為計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)識(shí)別與分析的主要方向,對(duì)于實(shí)現(xiàn)空間人物目標(biāo)的智能化識(shí)別與監(jiān)控具有現(xiàn)實(shí)意義。目前有關(guān)空間動(dòng)態(tài)目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤研究,諸如文獻(xiàn)[1-4],這些文獻(xiàn)從運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像序列的像素點(diǎn)識(shí)別、像素樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練、目標(biāo)模板匹配等技術(shù)出發(fā),對(duì)存在遮擋、干擾噪聲的動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別跟蹤作出分析,但即便如此,以上算法在動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別跟蹤的準(zhǔn)確性、魯棒性和可擴(kuò)展性等方面依然存在不足,在復(fù)雜光照、遮擋和變形情況下的圖像處理質(zhì)量仍有待提高?;诖耍疚膹纳疃葘W(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā),提出卡爾曼濾波的SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。首先運(yùn)用SiamRPN網(wǎng)絡(luò)算法提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)幀、模板幀的重要特征,運(yùn)用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模塊對(duì)現(xiàn)有的圖像幀進(jìn)行目標(biāo)預(yù)測(cè),隨后通過(guò)置信度加權(quán)融合2個(gè)及以上的跟蹤模型,利用區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)RPN對(duì)存在遮擋、背景干擾等的動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象,進(jìn)行跟蹤框的位置坐標(biāo)和尺度的計(jì)算,確定最優(yōu)跟蹤框準(zhǔn)確地定位跟蹤目標(biāo)位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)全遮擋目標(biāo)、噪聲干擾目標(biāo)的多次跟蹤識(shí)別,提高外部環(huán)境中動(dòng)態(tài)目標(biāo)的跟蹤準(zhǔn)確率。

    2 基于卡爾曼濾波的孿生(Siamese)網(wǎng)絡(luò)框架

    2.1 Siamese跟蹤網(wǎng)絡(luò)框架架構(gòu)

    Siamese跟蹤網(wǎng)絡(luò)是在Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上,建立起的用于區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)確定、目標(biāo)對(duì)象特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[1]其中,RPN網(wǎng)絡(luò)判斷圖像幀的空間環(huán)境中,是否有動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)目標(biāo),以及修正anchor 使跟蹤框更準(zhǔn)確,且RPN網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域候選框提取、目標(biāo)對(duì)象跟蹤耗時(shí)更少,具體Siamese跟蹤網(wǎng)絡(luò)框架如圖1所示。

    圖1 Siamese動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤網(wǎng)絡(luò)框架

    從圖1可以看出,Siamese網(wǎng)絡(luò)框架為具有孿生結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型,分為搜索區(qū)域確定、動(dòng)態(tài)跟蹤目標(biāo)特征提取兩個(gè)分支,左邊上下兩個(gè)支路為動(dòng)態(tài)目標(biāo)特征提取的孿生網(wǎng)絡(luò),支路的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、提取特征參數(shù)完全相同,根據(jù)上方靠近候選區(qū)域的目標(biāo)模板幀,對(duì)下方的提取檢測(cè)幀作出對(duì)比分析,通過(guò)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成2個(gè)分支的連接。

    右邊為搜索區(qū)域確定并輸出的孿生網(wǎng)絡(luò),中間為搜索區(qū)域?qū)W習(xí)與提取網(wǎng)絡(luò),包括分類分支、回歸分支,這里分類分支輸出含有2k個(gè)通道的特征圖像,紅色和藍(lán)色分別表示k個(gè)錨點(diǎn)的前景得分、背景得分;回歸分支輸出含有4k個(gè)通道的特征圖像,用不同顏色分別表示k個(gè)錨點(diǎn)的坐標(biāo)偏移預(yù)測(cè)值。

    基于Siamese 網(wǎng)絡(luò)框架的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤,是在圖像搜索區(qū)域x內(nèi),找到與模板幀z最相似的目標(biāo)跟蹤對(duì)象。[2]因而在Siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)中,采用完全卷積函數(shù)h(),引入LT來(lái)表示平移算子,則對(duì)任意圖像幀平移轉(zhuǎn)換T、整數(shù)步長(zhǎng)k之間的關(guān)系定義如式1:

    計(jì)算圖像幀搜索區(qū)域x的所有目標(biāo)跟蹤對(duì)象,與模板幀z之間的相似性。使用卷積網(wǎng)絡(luò)嵌入函數(shù)ψ,計(jì)算搜索區(qū)域的目標(biāo)跟蹤對(duì)象x、模板幀z的相似性,計(jì)算公式如式2所示:

    其中f表示相似性函數(shù),*表示相關(guān)性操作符,φ(x)表示搜索圖像對(duì)象、φ(z)表示模板幀圖像。

    2.2 SiamRPN深度學(xué)習(xí)算法

    SiamRPN 算法包括目標(biāo)對(duì)象特征提取、分類回歸、分支回歸計(jì)算等執(zhí)行流程,其中分類回歸是對(duì)圖像搜索區(qū)域內(nèi),存在的模板幀作出卷積運(yùn)算;分支回歸是對(duì)圖像搜索區(qū)域內(nèi),存在的檢測(cè)幀作出卷積運(yùn)算[3],計(jì)算公式如式3:

    其中(Adx,Ady)為錨點(diǎn)框的中心點(diǎn)坐標(biāo),Adw、Adh為錨點(diǎn)框的長(zhǎng)和寬;(Tdx,Tdy)為真實(shí)檢測(cè)框的中心點(diǎn)坐標(biāo),Tdw、Tdh為真實(shí)檢測(cè)框的長(zhǎng)和寬,由于不同提取圖像的長(zhǎng)和寬存在差異,因而需先對(duì)圖像尺寸作正則化處理。

    采取RPN孿生網(wǎng)絡(luò)的端到端訓(xùn)練方式,在圖像搜索區(qū)域內(nèi)隨機(jī)提取模板幀、檢測(cè)幀,進(jìn)行錨框、真實(shí)檢測(cè)框的相似性識(shí)別訓(xùn)練。由于相鄰兩幀的目標(biāo)跟蹤對(duì)象變化較小,因而選取[0.33,0.5,1,2,3]等5種不同比例的錨,結(jié)合公式3、4,對(duì)0、1、2、3 等不同檢測(cè)框作出樣本訓(xùn)練識(shí)別,真實(shí)框樣本的正則化處理、損失函數(shù)如式5、6所示:

    其中Lcls表示檢測(cè)圖像的目標(biāo)對(duì)象交叉的熵?fù)p失;λ表示分類或分支回歸的損失參數(shù)。在RPN 孿生網(wǎng)絡(luò)的錨框識(shí)別訓(xùn)練時(shí),使用錨點(diǎn)框、真實(shí)目標(biāo)對(duì)象框的交并比(IOU),判斷識(shí)別的目標(biāo)對(duì)象框?qū)儆谡龢颖净蜇?fù)樣本,定義IOU>0.6 為正樣本、IOU<0.3 為負(fù)樣本。

    3 卡爾曼濾波模型的跟蹤目標(biāo)位置預(yù)測(cè)與估算

    3.1 卡爾曼濾波模型

    卡爾曼濾波是利用觀測(cè)方程、狀態(tài)方程,對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤、迭代預(yù)測(cè)的方法。當(dāng)跟蹤動(dòng)態(tài)目標(biāo)受到遮擋、噪聲干擾等影響時(shí),將很大可能導(dǎo)致動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟丟的問(wèn)題。[4]這一情況下,使用卡爾曼濾波器、濾波回歸算法,可對(duì)受到遮擋、噪聲干擾的目標(biāo)對(duì)象,進(jìn)行目標(biāo)位置預(yù)測(cè)及標(biāo)記,以保證前后相鄰幀目標(biāo)對(duì)象跟蹤的連續(xù)性。當(dāng)前卡爾曼濾波模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程、觀測(cè)方程如式7、8所示:

    3.2 基于卡爾曼濾波的跟蹤目標(biāo)對(duì)象位置估算

    在使用卡爾曼濾波模型,對(duì)動(dòng)態(tài)跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),首要任務(wù)是確定圖像幀中目標(biāo)的初始狀態(tài)。假定某一動(dòng)態(tài)跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)為x=(p,v),其中p表示目標(biāo)對(duì)象的位置、v表示目標(biāo)對(duì)象的速度[5],則跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)向量、觀測(cè)方程可用如式11、12表示。

    其中x(0)表示觀測(cè)目標(biāo)的初始狀態(tài)、θ 表示目標(biāo)對(duì)象的轉(zhuǎn)動(dòng)角度。在初始化階段定義目標(biāo)的模板幀為zpos,采用卡爾曼濾波模型,對(duì)目標(biāo)對(duì)象將會(huì)出現(xiàn)的區(qū)域作出預(yù)測(cè),計(jì)算公式為式13、14,根據(jù)公式13 計(jì)算得到預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象的下一位置,多次迭代后得出目標(biāo)跟蹤的最優(yōu)化估計(jì)結(jié)果。

    4 卡爾曼濾波模型、SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法融合的目標(biāo)跟蹤實(shí)現(xiàn)

    面對(duì)跟蹤動(dòng)態(tài)目標(biāo)存在遮擋、噪聲干擾的情況,提出卡爾曼濾波模型、SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法相融合跟蹤的方式,完成目標(biāo)對(duì)象跟蹤的總體流程設(shè)置,[6]具體如圖2所示。

    圖2 卡爾曼濾波模型、SiamRPN融合算法的目標(biāo)跟蹤實(shí)現(xiàn)

    首先使用跟蹤器采集圖像幀,使用RPN網(wǎng)絡(luò)確定跟蹤目標(biāo)的候選區(qū)域。隨后在初始化模塊中,將目標(biāo)對(duì)象的初始框中心點(diǎn)、坐標(biāo)位置,賦值給卡爾曼濾波器、SiamRPN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)卡爾曼濾波器中的跟蹤目標(biāo)初始狀態(tài)、初始預(yù)測(cè)值作出修改。

    然后由SiamRPN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,進(jìn)行跟蹤目標(biāo)對(duì)象的分類回歸、分支回歸卷積運(yùn)算,提取圖像搜索區(qū)域內(nèi)的檢測(cè)幀特征,包括動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象跟蹤框的位置坐標(biāo)、尺度信息。最后將使用SiamRPN深度學(xué)習(xí)算法、卡爾曼濾波器,得到的目標(biāo)對(duì)象跟蹤框置信度值k1、k2,作出自適應(yīng)的加權(quán)融合計(jì)算,得到加權(quán)融合后的最優(yōu)跟蹤框值x為如式15、16:

    其中w1、w2表示SiamRPN 網(wǎng)絡(luò)算法、卡爾曼濾波器的加權(quán)因子。假設(shè)使用SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法、卡爾曼濾波器,得到的動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象跟蹤框值分別為x1、x2,則利用公式15可得到加權(quán)融合后的目標(biāo)最優(yōu)跟蹤框值x。

    5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

    基于Linux 系統(tǒng)平臺(tái)、MATLAB R2021a 仿真軟件,建立包含100 個(gè)視頻的OTB 跟蹤數(shù)據(jù)集(100 幀),該數(shù)據(jù)集中涉及到跟蹤目標(biāo)對(duì)象,存在快速運(yùn)動(dòng)、背景相似、噪聲干擾、光照變化等一系列問(wèn)題,基本上能夠全面反映卡爾曼濾波器、SiamRPN網(wǎng)絡(luò)算法的目標(biāo)跟蹤性能。

    利用RPN 區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò),對(duì)OTB 跟蹤數(shù)據(jù)集的兩個(gè)卷積層參數(shù)作出調(diào)整,通過(guò)以上的損失函數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。假設(shè)跟蹤目標(biāo)對(duì)象的邊界框的大小表示為(w,h),則將裁剪后的模板幀大小設(shè)置為A*A,計(jì)算公式如式17:

    其中p=(w+h)/2,按照?qǐng)D1 的跟蹤目標(biāo)對(duì)象幀要求,將裁剪后的模板幀大小調(diào)整為127×127,將檢測(cè)幀設(shè)置為模板幀大小的2倍為255×255。

    5.2 定性分析

    選取OTB跟蹤數(shù)據(jù)集內(nèi)的3組典型跟蹤數(shù)據(jù)序列,設(shè)置為Soccer、Human6 和Bolt2 序列,其中Soccer 序列內(nèi)的跟蹤目標(biāo)對(duì)象,存在著遮擋、快速運(yùn)動(dòng)等影響因素;Human6 和Bolt2 序列的跟蹤目標(biāo)對(duì)象,存在著遮擋、平面旋轉(zhuǎn)、運(yùn)動(dòng)模糊等影響因素。采用卡爾曼濾波器、SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)以上3組序列的動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象作出跟蹤,具體的跟蹤結(jié)果如圖3所示。

    圖3 Soccer、Human6和Bolt2序列的目標(biāo)對(duì)象跟蹤結(jié)果

    從圖3 可以看出,最上層一組跟蹤圖像為Soccer 序列圖像,其存在著遮擋、快速運(yùn)動(dòng)等的干擾因素。在目標(biāo)對(duì)象未經(jīng)過(guò)紅綠燈桿時(shí),采用卡爾曼濾波器(紅框)、SiamRPN 網(wǎng)絡(luò)算法(綠框)及SianFC 單目標(biāo)跟蹤算法(藍(lán)框),都能夠順利完成對(duì)動(dòng)態(tài)行人目標(biāo)的有效跟蹤,且跟蹤精度差異不大。而當(dāng)目標(biāo)遇到紅綠燈桿的遮擋后(#56,#67 幀),基于SianFC算法的單目標(biāo)跟蹤很快丟失目標(biāo),卡爾曼濾波器、SiamRPN網(wǎng)絡(luò)算法的跟蹤仍舊保持著較高精度,其中SiamRPN 深度學(xué)習(xí)算法的跟蹤精度最高,跟蹤效果基本上不受外部干擾因素的影響。

    圖3 的中間層為Human6 序列,跟蹤目標(biāo)對(duì)象存在著平面旋轉(zhuǎn)、運(yùn)動(dòng)模糊等影響因素,如發(fā)現(xiàn)38幀以后跟蹤目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)、伴隨運(yùn)動(dòng)模糊,此時(shí)采用卡爾曼濾波器、SiamRPN深度學(xué)習(xí)算法相融合的跟蹤方式,均可以保證在連續(xù)多幀時(shí)間內(nèi)的跟蹤效果。圖3的最下層為Bolt2序列,跟蹤目標(biāo)對(duì)象存在著遮擋、平面旋轉(zhuǎn)等影響因素,在20~78 幀是的跟蹤時(shí)間范圍內(nèi),發(fā)現(xiàn)使用卡爾曼濾波器、SiamRPN深度學(xué)習(xí)算法,均能保證跟蹤框、標(biāo)記目標(biāo)對(duì)象的跟蹤精準(zhǔn)性,而SianFC算法在面對(duì)人物遮擋的情況,很容易發(fā)生再次識(shí)別的跟蹤丟失問(wèn)題。綜上分析可知,在上中下三組圖像的目標(biāo)對(duì)象跟蹤中,基于卡爾曼濾波的SiamRPN算法,可被用于含有遮擋、平面旋轉(zhuǎn)、快速運(yùn)動(dòng)的跟蹤情況,且具有明顯的算法跟蹤優(yōu)勢(shì)。

    5.3 定量分析

    根據(jù)跟蹤目標(biāo)的中心位置誤差(CLE)、重疊率(OR)等量化的度量指標(biāo),對(duì)使用卡爾曼濾波器、SiamRPN 網(wǎng)絡(luò)算法、SianFC 算法、融合算法的目標(biāo)跟蹤精度,進(jìn)行量化性能分析。通常情況下,跟蹤目標(biāo)的中心位置誤差、重疊率成反比,也即CLE越小時(shí)OR越大,跟蹤精度越高。利用以上多種算法,進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象幀測(cè)試序列的跟蹤分析,得到的CLE、OR相關(guān)量化指標(biāo)結(jié)果如表1、表2所示。

    表1 動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤的中心位置誤差(CLE)結(jié)果

    表2 動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤的重疊率(OR)結(jié)果

    從表1、表2可以看出,針對(duì)以上三組跟蹤目標(biāo)序列的測(cè)試視頻幀,使用“卡爾曼濾波+SiamRPN算法”的跟蹤方式,平均跟蹤速率為37幀/秒,高于SianFC算法的18幀/秒、低于SiamRPN算法的49幀/秒,滿足目標(biāo)跟蹤的圖像幀實(shí)時(shí)性處理需求。同時(shí)相比于卡爾曼濾波器、SiamRPN 網(wǎng)絡(luò)算法、Sian-FC 算法而言,融合算法得到的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤的中心位置誤差(CLE)更小,目標(biāo)跟蹤的重疊率(OR)更高,在運(yùn)行實(shí)時(shí)性、跟蹤精度方面體現(xiàn)出良好的性能。

    6 結(jié)語(yǔ)

    外部空間環(huán)境中動(dòng)態(tài)目標(biāo)對(duì)象的視覺(jué)跟蹤,是近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)及姿態(tài)評(píng)估等領(lǐng)域關(guān)注的重要問(wèn)題。特別在面對(duì)具有噪聲干擾、遮擋、變形的復(fù)雜場(chǎng)景中,需要采取濾波器目標(biāo)跟蹤、相鄰兩幀關(guān)聯(lián)分析的級(jí)聯(lián)匹配方法,對(duì)包含多個(gè)目標(biāo)的變量問(wèn)題作出跟蹤分析。因此,在Faster RCNN 網(wǎng)絡(luò)框架的基礎(chǔ)上,建立用于區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)確定、目標(biāo)對(duì)象特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用卡爾曼濾波模型、SiamRPN 深度學(xué)習(xí)的融合算法,進(jìn)行圖像幀關(guān)聯(lián)分析,解決相似目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、交互或遮擋監(jiān)測(cè)問(wèn)題,對(duì)跟丟或再次出現(xiàn)的目標(biāo)作出準(zhǔn)確識(shí)別,相比于傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法的識(shí)別跟蹤性能更優(yōu)。

    猜你喜歡
    跟蹤目標(biāo)卡爾曼濾波卷積
    基于3D-Winograd的快速卷積算法設(shè)計(jì)及FPGA實(shí)現(xiàn)
    核相關(guān)濾波與孿生網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的目標(biāo)跟蹤算法
    從濾波器理解卷積
    電子制作(2019年11期)2019-07-04 00:34:38
    基于傅里葉域卷積表示的目標(biāo)跟蹤算法
    基于遞推更新卡爾曼濾波的磁偶極子目標(biāo)跟蹤
    基于圖割理論的尺度自適應(yīng)人臉跟蹤算法
    連續(xù)同色調(diào)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤
    基于模糊卡爾曼濾波算法的動(dòng)力電池SOC估計(jì)
    基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的PMSM無(wú)位置傳感器控制
    基于卡爾曼和圖像信息量的Mean Shift改進(jìn)跟蹤算法
    少妇 在线观看| 久热这里只有精品99| 日韩欧美一区视频在线观看| 成在线人永久免费视频| 午夜老司机福利片| 看免费av毛片| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产精品久久电影中文字幕| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产精品野战在线观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲男人的天堂狠狠| 老司机午夜福利在线观看视频| 免费在线观看黄色视频的| 午夜精品在线福利| 三级毛片av免费| 日韩有码中文字幕| 十分钟在线观看高清视频www| 免费搜索国产男女视频| 亚洲美女黄片视频| 成在线人永久免费视频| 久热这里只有精品99| 在线观看66精品国产| 免费无遮挡裸体视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 一二三四在线观看免费中文在| 18禁观看日本| 精华霜和精华液先用哪个| 国产精品久久久久久精品电影 | 88av欧美| 国产不卡一卡二| 日韩欧美一区视频在线观看| 1024香蕉在线观看| 天堂动漫精品| videosex国产| 亚洲av第一区精品v没综合| 最近最新中文字幕大全免费视频| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产成人精品无人区| 国产精品 国内视频| 免费人成视频x8x8入口观看| 午夜福利在线观看吧| 一级作爱视频免费观看| 欧美一级毛片孕妇| 亚洲精品av麻豆狂野| 免费在线观看日本一区| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 在线国产一区二区在线| 久久久久久久午夜电影| 亚洲第一青青草原| 99精品欧美一区二区三区四区| 国产一区二区在线av高清观看| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 宅男免费午夜| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 黄片小视频在线播放| 久久久久久国产a免费观看| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 69av精品久久久久久| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产成人欧美| 国产成人欧美| ponron亚洲| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国语自产精品视频在线第100页| 国产成+人综合+亚洲专区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 美女国产高潮福利片在线看| 成人一区二区视频在线观看| 国产久久久一区二区三区| 久久伊人香网站| 亚洲国产中文字幕在线视频| 午夜日韩欧美国产| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 亚洲,欧美精品.| 免费人成视频x8x8入口观看| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 中文资源天堂在线| 最好的美女福利视频网| 亚洲无线在线观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 免费观看精品视频网站| 久久婷婷成人综合色麻豆| 国产免费av片在线观看野外av| 久久久精品欧美日韩精品| av福利片在线| 国产精品电影一区二区三区| 日本五十路高清| 变态另类丝袜制服| 国产麻豆成人av免费视频| 国产精品一区二区免费欧美| 久久婷婷成人综合色麻豆| 在线观看一区二区三区| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产不卡一卡二| 制服丝袜大香蕉在线| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产99久久九九免费精品| 欧美成人午夜精品| АⅤ资源中文在线天堂| 可以在线观看的亚洲视频| 国产99久久九九免费精品| 国产午夜福利久久久久久| 免费电影在线观看免费观看| 在线观看午夜福利视频| 久久精品91蜜桃| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 亚洲久久久国产精品| 亚洲精品色激情综合| www.999成人在线观看| 亚洲激情在线av| 国产一卡二卡三卡精品| 国产精品久久久久久精品电影 | 亚洲一码二码三码区别大吗| 男女视频在线观看网站免费 | 免费高清视频大片| 天天添夜夜摸| 老鸭窝网址在线观看| 久9热在线精品视频| 很黄的视频免费| 午夜久久久在线观看| 精品国产国语对白av| 妹子高潮喷水视频| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 久久国产乱子伦精品免费另类| 国产亚洲av嫩草精品影院| 中出人妻视频一区二区| 99久久99久久久精品蜜桃| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲av美国av| 91av网站免费观看| 91在线观看av| 黄色成人免费大全| 亚洲五月色婷婷综合| 日本免费一区二区三区高清不卡| 黄色女人牲交| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 日本 欧美在线| 在线看三级毛片| 久久 成人 亚洲| 久久精品91蜜桃| 国产高清视频在线播放一区| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲精品av麻豆狂野| 又黄又爽又免费观看的视频| 日韩欧美 国产精品| 人人妻人人澡欧美一区二区| 国产精品一区二区三区四区久久 | www国产在线视频色| 91九色精品人成在线观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 国产精品 欧美亚洲| 女性被躁到高潮视频| 亚洲精品在线观看二区| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 国产亚洲精品av在线| 久久香蕉精品热| 一级a爱片免费观看的视频| 日韩欧美三级三区| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 天堂影院成人在线观看| 精品福利观看| 精品人妻1区二区| 亚洲人成77777在线视频| 欧美乱妇无乱码| www.熟女人妻精品国产| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 一区二区三区高清视频在线| 丰满的人妻完整版| 91国产中文字幕| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 精品福利观看| 少妇被粗大的猛进出69影院| 他把我摸到了高潮在线观看| 给我免费播放毛片高清在线观看| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 免费无遮挡裸体视频| 欧美黑人精品巨大| 亚洲中文av在线| 亚洲精华国产精华精| aaaaa片日本免费| 精品国内亚洲2022精品成人| 欧美性长视频在线观看| 成人三级黄色视频| 成在线人永久免费视频| 99精品久久久久人妻精品| 亚洲精品av麻豆狂野| 久久久久久免费高清国产稀缺| 国产精品一区二区三区四区久久 | 免费看日本二区| 午夜日韩欧美国产| 亚洲真实伦在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 日韩av在线大香蕉| 美女扒开内裤让男人捅视频| 中文字幕av电影在线播放| 亚洲精品国产区一区二| 在线观看一区二区三区| or卡值多少钱| 亚洲欧美激情综合另类| 国产亚洲精品一区二区www| 老汉色∧v一级毛片| 亚洲av美国av| 免费在线观看黄色视频的| 日本三级黄在线观看| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产真人三级小视频在线观看| 免费人成视频x8x8入口观看| 亚洲欧美激情综合另类| 99国产精品99久久久久| 日本 av在线| av视频在线观看入口| 在线看三级毛片| 国产激情偷乱视频一区二区| 少妇粗大呻吟视频| 99在线人妻在线中文字幕| 后天国语完整版免费观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 精品国产亚洲在线| 一进一出好大好爽视频| 欧美黑人巨大hd| 一进一出抽搐动态| 免费在线观看日本一区| 白带黄色成豆腐渣| 神马国产精品三级电影在线观看 | 久久精品91蜜桃| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲七黄色美女视频| 免费在线观看亚洲国产| 搞女人的毛片| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| a级毛片在线看网站| 在线播放国产精品三级| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 美女扒开内裤让男人捅视频| 中文字幕精品免费在线观看视频| 美女免费视频网站| 制服丝袜大香蕉在线| 精品无人区乱码1区二区| 欧美日本视频| 日本五十路高清| 免费搜索国产男女视频| 级片在线观看| 精品国产亚洲在线| www.999成人在线观看| 午夜精品久久久久久毛片777| 国产激情欧美一区二区| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲国产欧洲综合997久久, | 免费在线观看成人毛片| 日日夜夜操网爽| 国产精品综合久久久久久久免费| 老汉色av国产亚洲站长工具| bbb黄色大片| √禁漫天堂资源中文www| 9191精品国产免费久久| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲熟妇熟女久久| 青草久久国产| 久久人妻av系列| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 丁香六月欧美| 2021天堂中文幕一二区在线观 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| 欧美黑人精品巨大| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产99久久九九免费精品| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 亚洲精品粉嫩美女一区| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 国产精品亚洲美女久久久| 无遮挡黄片免费观看| а√天堂www在线а√下载| 亚洲免费av在线视频| 美国免费a级毛片| 男人舔女人下体高潮全视频| 麻豆成人午夜福利视频| 中文字幕高清在线视频| 日韩精品青青久久久久久| 久久久水蜜桃国产精品网| 最新在线观看一区二区三区| 国产乱人伦免费视频| 久久精品国产清高在天天线| 在线观看午夜福利视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲精品国产区一区二| 亚洲国产欧洲综合997久久, | 看黄色毛片网站| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 禁无遮挡网站| 中文字幕高清在线视频| 国产男靠女视频免费网站| 国产精品九九99| 久久午夜亚洲精品久久| 精品一区二区三区av网在线观看| av天堂在线播放| 又大又爽又粗| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 色播亚洲综合网| xxx96com| 村上凉子中文字幕在线| av超薄肉色丝袜交足视频| 久久青草综合色| 男女午夜视频在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲avbb在线观看| 国产一区二区三区视频了| 日韩三级视频一区二区三区| 青草久久国产| 亚洲国产欧美网| 亚洲国产精品sss在线观看| 又大又爽又粗| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 丝袜在线中文字幕| 国产精品日韩av在线免费观看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲一区中文字幕在线| 91麻豆精品激情在线观看国产| 久久九九热精品免费| 中出人妻视频一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产精品久久久av美女十八| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产单亲对白刺激| 麻豆成人av在线观看| 啦啦啦 在线观看视频| 国产精品亚洲av一区麻豆| 在线观看66精品国产| 久久久久久久午夜电影| 欧美另类亚洲清纯唯美| 免费在线观看影片大全网站| 免费观看人在逋| 最近最新中文字幕大全电影3 | 国产一区二区激情短视频| 成年女人毛片免费观看观看9| 午夜两性在线视频| 午夜福利免费观看在线| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 免费无遮挡裸体视频| 波多野结衣高清作品| 桃色一区二区三区在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 国产精品九九99| 国产精品久久电影中文字幕| 色哟哟哟哟哟哟| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 国产又黄又爽又无遮挡在线| av天堂在线播放| 这个男人来自地球电影免费观看| 一区二区三区国产精品乱码| 国产高清激情床上av| 麻豆成人午夜福利视频| 欧美国产精品va在线观看不卡| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 两人在一起打扑克的视频| 午夜两性在线视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| xxx96com| 成人三级黄色视频| 久久午夜亚洲精品久久| 女性被躁到高潮视频| 欧美激情 高清一区二区三区| xxxwww97欧美| 国产视频一区二区在线看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 亚洲天堂国产精品一区在线| 99国产极品粉嫩在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 韩国av一区二区三区四区| 亚洲激情在线av| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美久久黑人一区二区| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 国产成人影院久久av| 9191精品国产免费久久| 1024香蕉在线观看| 在线av久久热| 亚洲精品在线美女| 制服丝袜大香蕉在线| 久久久久久久久免费视频了| ponron亚洲| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 法律面前人人平等表现在哪些方面| 女性被躁到高潮视频| 国产一卡二卡三卡精品| 后天国语完整版免费观看| 国产伦在线观看视频一区| 亚洲成人精品中文字幕电影| 日本 欧美在线| 精品高清国产在线一区| 免费电影在线观看免费观看| 精品久久蜜臀av无| 午夜视频精品福利| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 久久香蕉精品热| av视频在线观看入口| 看黄色毛片网站| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 久99久视频精品免费| 婷婷精品国产亚洲av| 国产精品日韩av在线免费观看| 狂野欧美激情性xxxx| 一区二区三区激情视频| 听说在线观看完整版免费高清| 色av中文字幕| 亚洲精品国产区一区二| av视频在线观看入口| 国产精品电影一区二区三区| 久久亚洲精品不卡| 久久香蕉激情| 欧美国产精品va在线观看不卡| 亚洲av成人av| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品综合久久久久久久免费| 精品免费久久久久久久清纯| 淫妇啪啪啪对白视频| 搡老岳熟女国产| e午夜精品久久久久久久| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 热re99久久国产66热| 国产成年人精品一区二区| 亚洲av电影不卡..在线观看| 此物有八面人人有两片| 最近在线观看免费完整版| 在线观看66精品国产| 国产成年人精品一区二区| 在线播放国产精品三级| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 99热6这里只有精品| 午夜视频精品福利| 久久久久国内视频| 一本综合久久免费| 天堂动漫精品| 色av中文字幕| 国产野战对白在线观看| 1024视频免费在线观看| 白带黄色成豆腐渣| 99在线人妻在线中文字幕| 国产片内射在线| 一进一出抽搐gif免费好疼| 亚洲欧美日韩无卡精品| 热re99久久国产66热| 宅男免费午夜| 欧美另类亚洲清纯唯美| 国产精品影院久久| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 美女国产高潮福利片在线看| 99国产综合亚洲精品| 一级毛片精品| 99在线人妻在线中文字幕| 我的亚洲天堂| 免费高清视频大片| 日本一本二区三区精品| 精品乱码久久久久久99久播| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 大型黄色视频在线免费观看| 国产欧美日韩一区二区精品| 一边摸一边做爽爽视频免费| 99久久无色码亚洲精品果冻| 99国产精品一区二区三区| 国产精品精品国产色婷婷| 一本精品99久久精品77| 男女下面进入的视频免费午夜 | 麻豆一二三区av精品| 久久久水蜜桃国产精品网| 脱女人内裤的视频| 深夜精品福利| 国产成人av激情在线播放| 亚洲,欧美精品.| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产不卡一卡二| 人妻久久中文字幕网| 啦啦啦免费观看视频1| 国产亚洲欧美精品永久| 一区福利在线观看| 欧美另类亚洲清纯唯美| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 男人舔女人下体高潮全视频| 成人手机av| 亚洲一区二区三区色噜噜| 俺也久久电影网| 国产精品免费视频内射| 中亚洲国语对白在线视频| 超碰成人久久| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 脱女人内裤的视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 九色国产91popny在线| 欧美黑人精品巨大| 美女扒开内裤让男人捅视频| 久久久国产欧美日韩av| 桃色一区二区三区在线观看| 午夜免费成人在线视频| 男人操女人黄网站| 久久精品91蜜桃| 亚洲成av人片免费观看| 一级黄色大片毛片| 欧美在线一区亚洲| 日韩精品中文字幕看吧| 18禁美女被吸乳视频| 国产免费男女视频| 久久久精品欧美日韩精品| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 深夜精品福利| 国产成人av激情在线播放| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 久久人妻av系列| 亚洲男人天堂网一区| 午夜久久久久精精品| 他把我摸到了高潮在线观看| 欧美中文综合在线视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 又黄又爽又免费观看的视频| 麻豆国产av国片精品| 在线视频色国产色| 欧美国产日韩亚洲一区| 久久久国产精品麻豆| 婷婷亚洲欧美| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 在线视频色国产色| 亚洲在线自拍视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 国产视频内射| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 精品久久久久久久久久免费视频| 极品教师在线免费播放| 午夜两性在线视频| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 精品国产美女av久久久久小说| 色综合婷婷激情| 人成视频在线观看免费观看| 免费在线观看影片大全网站| 精品日产1卡2卡| 哪里可以看免费的av片| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 亚洲七黄色美女视频| 日本黄色视频三级网站网址| 桃色一区二区三区在线观看| 在线免费观看的www视频| 久久久久久久久中文| 18禁美女被吸乳视频| 美女国产高潮福利片在线看| av视频在线观看入口| 亚洲色图av天堂| 精品久久久久久久末码| 美女国产高潮福利片在线看| 久久久水蜜桃国产精品网| 久久久久国产一级毛片高清牌| 日韩精品青青久久久久久| 中文字幕人妻熟女乱码| www.自偷自拍.com| 国产日本99.免费观看| 久久精品91蜜桃| 久久精品91无色码中文字幕| 亚洲电影在线观看av| 久9热在线精品视频| 男人舔奶头视频| 夜夜夜夜夜久久久久| 好男人电影高清在线观看| 很黄的视频免费| 美女大奶头视频| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 18禁国产床啪视频网站| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| videosex国产| 中文字幕精品免费在线观看视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 在线观看66精品国产| 真人一进一出gif抽搐免费| 日韩欧美 国产精品| 免费在线观看黄色视频的| 久久欧美精品欧美久久欧美| 亚洲免费av在线视频| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 日本三级黄在线观看| 日韩欧美三级三区| 可以在线观看毛片的网站| 国产精品精品国产色婷婷| 成年版毛片免费区| 老司机午夜十八禁免费视频| 亚洲片人在线观看| 久久精品国产综合久久久| 给我免费播放毛片高清在线观看| 啦啦啦免费观看视频1| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 一二三四在线观看免费中文在| 99热6这里只有精品| 亚洲,欧美精品.| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 中文字幕人妻熟女乱码| 少妇被粗大的猛进出69影院| 国产伦在线观看视频一区| 最近在线观看免费完整版| 婷婷六月久久综合丁香| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 91大片在线观看| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久久久久九九精品二区国产 | 婷婷精品国产亚洲av| 亚洲成a人片在线一区二区| www.999成人在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡| 免费在线观看亚洲国产|