• <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YOLOv5的目標(biāo)建筑物虛實(shí)融合技術(shù)

    2024-09-21 00:00:00陳世威艾靈玉
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2024年27期

    摘 要:針對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)目前虛實(shí)融合方面效率不高、目標(biāo)識(shí)別不夠精準(zhǔn)的問(wèn)題。該文提出并實(shí)踐基于YOLOv5訓(xùn)練模型的虛實(shí)融合技術(shù),在通過(guò)YOLOv5識(shí)別清楚目標(biāo)建筑物的基礎(chǔ)上,加入虛實(shí)融合技術(shù),使用這種方法可以在YOLO這種優(yōu)秀深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,提升增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的精確性和可靠性。YOLO本身是目標(biāo)檢測(cè)模型,在一張圖片或者是一段視頻中找到特定的物體,目標(biāo)檢測(cè)不僅要求我們識(shí)別這些物體的種類(lèi),同時(shí)要標(biāo)出這些物體的位置。虛實(shí)融合技術(shù)的總體思路是使用目標(biāo)檢測(cè)、特征匹配等方法,配合OpenCV讀取準(zhǔn)備好的圖層信息??傮w借助YOLOv5訓(xùn)練模型的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法,并與虛擬三維對(duì)象相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合。

    關(guān)鍵詞:YOLOv5;深度學(xué)習(xí);虛實(shí)融合;目標(biāo)檢測(cè);OpenCV

    中圖分類(lèi)號(hào):TU17 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2024)27-0185-04

    Abstract: In view of the current augmented reality technology, the efficiency of virtual-reality fusion is not high and the target recognition is not accurate enough. This paper puts forward and practices the virtual-real fusion technology based on YOLOv5 training model. On the basis of clearly identifying the target building through YOLOv5, the virtual-real fusion technology is added. This method can improve the accuracy and reliability of augmented reality technology on the basis of YOLO, an excellent deep learning algorithm. Yolo itself is a object detection model, finding specific objects in a picture or a video. Object detection requires us not only to identify the types of these objects, but also to mark the location of these objects. The general idea of virtual-real fusion technology is to use object detection, feature matching and other methods to cooperate with OpenCV to read the prepared layer information. In general, with the help of the real-time object detection algorithm of YOLOv5 training model, and combined with virtual 3D objects, the fusion of virtual and real is realized.

    Keywords: YOLOv5; deep learning; virtual-real fusion; object detection; OpenCV

    增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(AR)是一種集成了現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界的顯示技術(shù),被廣泛應(yīng)用于多種技術(shù)手段。對(duì)于AR技術(shù)來(lái)說(shuō),目標(biāo)跟蹤和識(shí)別方法至關(guān)重要,包括校準(zhǔn)技術(shù)、跟蹤技術(shù)和交互技術(shù)3個(gè)部分[1]。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)算法中表現(xiàn)得非常好。自2012年AlexNet網(wǎng)絡(luò)引入以來(lái),研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的學(xué)者們已經(jīng)激起了新一輪的高潮[2]。超催化有限責(zé)任公司提出的基于PyTorch、開(kāi)源框架YOLOv5算法,該算法是對(duì)YOLOv3算法的改進(jìn),是當(dāng)今更先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),其推理速度驚人[3]?;赮OLOv5的訓(xùn)練模型去實(shí)時(shí)識(shí)別實(shí)際景物,并且在跟蹤及標(biāo)準(zhǔn)完成后,進(jìn)行虛實(shí)融合,這樣的嘗試保證了在較高精度的前提下完成增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),這對(duì)AR眼鏡未來(lái)發(fā)展有非常大的實(shí)際意義。

    YOLOv5可以非常準(zhǔn)確地探測(cè)物體。應(yīng)用范圍很廣,典型的例子是:果園的目標(biāo)水果圖片[4];在醫(yī)療領(lǐng)域識(shí)別左右醫(yī)療外科手套[5];茶園泡茶機(jī)器人準(zhǔn)確識(shí)別茶葉[6];在農(nóng)業(yè)中區(qū)分感染和未感染的玉米粒[7]。以下是調(diào)研了市面上熱門(mén)的不同軟件開(kāi)發(fā)工具包(sdk)條件下實(shí)現(xiàn)物理跟蹤方法的方案,見(jiàn)表1,比較的方法是同一塊場(chǎng)景、同一時(shí)刻。從不同的方案中可以看出,深度學(xué)習(xí)方法相對(duì)更準(zhǔn)確。

    表1 不同軟件開(kāi)發(fā)工具包下的跟蹤情況

    現(xiàn)在YOLO的最高版本是YOLOv9,但是這個(gè)版本是最近剛發(fā)布,所以應(yīng)用范圍還不廣泛,主要比較YOLOv5和YOLOv8,見(jiàn)表2。需要在不支持GPU只支持CPU的設(shè)備上部署解決方案,那么YOLOv5是一個(gè)更合適的選擇[8]。以下是不同YOLOv5模型的對(duì)比,他們運(yùn)行識(shí)別的對(duì)象都是一張640×640的圖片,可以看到在CPU環(huán)境下YOLOv5的每秒幀數(shù)更高,所以這個(gè)部分更加適合使用YOLOv5。

    表2 YOLOv5與YOLOv8不同模型的對(duì)比

    1 YOLOv5 具體原理

    YOLO的前身是R-CNN,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為2階段:二階段目標(biāo)檢測(cè)算法和一階段目標(biāo)檢測(cè)算法[9]。二階段目標(biāo)檢測(cè)算法首先由算法生成一系列候選邊界框作為樣本,然后通過(guò)CNN分類(lèi)這些樣本,最后得到檢測(cè)結(jié)果,雖然檢測(cè)精度高于單階段目標(biāo)檢測(cè)算法,但會(huì)占用大量?jī)?nèi)存。一階目標(biāo)檢測(cè)算法是直接將目標(biāo)邊界定位問(wèn)題變成回歸問(wèn)題,將圖像放大到相同的大小,同樣以網(wǎng)格劃分的形式,模型只處理圖像可以得到定位和分類(lèi)結(jié)果,大大提高了檢測(cè)速度,基本可以滿(mǎn)足目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。但是其成像的質(zhì)量沒(méi)有二階段的目標(biāo)檢測(cè)算法高。

    YOLOv5有4個(gè)版本,具體取決于網(wǎng)絡(luò)模型的深度和寬度:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。YOLOv5通過(guò)CRlip Studio Paint(CSP)模塊的數(shù)量和CSP中Conv+BN+active(CBL)模塊的數(shù)量區(qū)分4個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型[10]。

    YOLOv5s模型的深度和寬度是最小的,而4種版本中YOLOv5s的權(quán)重只有14.1 MB,而YOLOv5s模型的訓(xùn)練和推理能力是最好的,所以本文使用了YOLOv5s算法[11],YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

    1.1 輸入端

    首先,輸入端包括Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框計(jì)算和自適應(yīng)圖像縮放。

    Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)[12]:YOLOv5在輸入側(cè)采用了這種方法,將多張圖片以一定比例組合成一張圖片,使模型能夠識(shí)別較小區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)。Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)具有以下優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)集更加豐富,增強(qiáng)了模型的魯棒性,增強(qiáng)了批量歸一化層的效果,提高了小目標(biāo)檢測(cè)的性能。

    自適應(yīng)錨框計(jì)算[13]:在YOLOv3和YOLOv4中訓(xùn)練不同的訓(xùn)練集時(shí),會(huì)使用單獨(dú)的對(duì)象來(lái)計(jì)算初始錨框。在YOLOv5中,此特性被嵌入到整個(gè)訓(xùn)練代碼中。因此,在每次訓(xùn)練之前,它將根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集自適應(yīng)地計(jì)算錨定器。

    自適應(yīng)圖像縮放[14]:其主要步驟是根據(jù)原始圖像大小和輸入到網(wǎng)絡(luò)的圖像大小計(jì)算縮放比。選擇一個(gè)較小的縮放因子進(jìn)行縮放,其最大優(yōu)點(diǎn)是可以保證得到的圖片保持大小均一化。

    圖1 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

    1.2 主干網(wǎng)絡(luò) Backbone

    輸入端之后是backbone部分,其中主要包括Focus結(jié)構(gòu)和CSP結(jié)構(gòu)[15]。

    YOLOv5 中的 Focus 模塊在圖像進(jìn)入主干網(wǎng)之前對(duì)圖像執(zhí)行切片操作。這樣做是為了獲取圖像中每個(gè)像素的值,類(lèi)似于相鄰的縮減采樣。

    在YOLOv5中,設(shè)計(jì)了2種CSP結(jié)構(gòu),CSP1_X結(jié)構(gòu)應(yīng)用于主干網(wǎng),另一種CSP2_ X結(jié)構(gòu)應(yīng)用于Neck。它可以保持甚至提高CNN的能力,同時(shí)降低20%的計(jì)算復(fù)雜度。

    1.3 Neck

    在Neck端,YOLOv5當(dāng)前的Neck和YOLOv4的一樣,采用了FPN+PAN(特征金字塔網(wǎng)絡(luò)+個(gè)人區(qū)域網(wǎng))結(jié)構(gòu)。但是,在其基礎(chǔ)上已經(jīng)做了些改進(jìn):在YOLOv4的Neck結(jié)構(gòu)中,使用普通的卷積運(yùn)算,而在YOLOv5的Neck結(jié)構(gòu)中,使用CSPNet設(shè)計(jì)的CSP2結(jié)構(gòu)來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特征結(jié)合能力。

    1.4 預(yù)測(cè)

    最后是預(yù)測(cè)部分,算法處理過(guò)程如下:①按降序?qū)λ蓄A(yù)測(cè)框的置信水平進(jìn)行排序。②選擇置信度最高的預(yù)測(cè)框,確認(rèn)預(yù)測(cè)正確,并與其他預(yù)測(cè)框一起計(jì)算其預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的重要程度(IoU)。③如果按照步驟②計(jì)算出來(lái)的IoU較高,且IoU大于閾值較高,則直接刪除。④對(duì)剩余的預(yù)測(cè)框返回到步驟①,直到?jīng)]有更多的剩余預(yù)測(cè)框?yàn)橹埂?/p>

    2 虛實(shí)結(jié)合部分

    在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)方面,一般是使用目標(biāo)檢測(cè)、特征匹配和相機(jī)投影等技術(shù),在目標(biāo)檢測(cè)上使用YOLOv5模型進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè),識(shí)別照相機(jī)或視頻流中的對(duì)象,并在圖像畫(huà)上邊界框和標(biāo)簽。接著,把匹配出來(lái)的關(guān)鍵點(diǎn)組合起來(lái),如果同目標(biāo)檢測(cè)的對(duì)象一致,就通過(guò)相機(jī)投影把對(duì)應(yīng)虛擬對(duì)象結(jié)合上。在投影過(guò)程中,相機(jī)下的同源變換可以簡(jiǎn)單地理解為它用于描述世界坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系中對(duì)象之間的位置映射關(guān)系。相應(yīng)的變換矩陣稱(chēng)為同調(diào)矩陣。同源性矩陣的定義為

    成像幾何模型得到了像素坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)映射關(guān)系為

    式中:M為內(nèi)參矩陣,t為瞬時(shí)的一段時(shí)間,組成變換的像素坐標(biāo)系,s為變換尺度因子,H為同源性矩陣。

    最后,將加載的模型渲染,再經(jīng)過(guò)集成成像技術(shù)生成三維物體傳輸?shù)疆?dāng)前的視頻幀中,以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)效果。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    首先,圖2是YOLOv5識(shí)別到的學(xué)校大門(mén)、學(xué)校圖書(shū)館和學(xué)校實(shí)驗(yàn)樓的3張圖。

    以上識(shí)別實(shí)驗(yàn),先是收集了3個(gè)建筑物的訓(xùn)練圖片完成訓(xùn)練模型的制作。之后再進(jìn)行識(shí)別。在未來(lái),可以加入更大的數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)更多區(qū)域的景點(diǎn)交互和識(shí)別。

    在確保對(duì)目標(biāo)建筑物正確識(shí)別的前提下,對(duì)被識(shí)別的建筑物進(jìn)行了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)虛實(shí)融合虛擬圖片的操作。接下來(lái),會(huì)在3個(gè)地點(diǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上分別顯示煙花、小狗和鮮花。可以看出基于YOLOv5訓(xùn)練模型的虛實(shí)結(jié)合技術(shù)很大的優(yōu)勢(shì):原本在特征提取上需要花費(fèi)更多的時(shí)間去提取建筑物本身的形象,目前在擁有被識(shí)別的基礎(chǔ)上,可以直接特征提取標(biāo)準(zhǔn)框,快速匹配完后立馬投影事先設(shè)定的圖像。這樣可以提高虛實(shí)結(jié)合的效率,如圖3所示。

    下一步是只進(jìn)行3個(gè)地點(diǎn)虛實(shí)結(jié)合操作的3個(gè)視圖。在只需要虛實(shí)融合效果的時(shí)候,可以選擇不在圖像上繪制矩形邊界框。其結(jié)果如圖4—圖6所示。

    由圖4—圖6中可以看出,圖上的圖像隨著角度的偏轉(zhuǎn)會(huì)有些許的變化。符合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基本理念。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了基于YOLOv5訓(xùn)練模型的虛實(shí)結(jié)合技術(shù)進(jìn)行測(cè)算。本文根據(jù)YOLOv5具有非常驚人的推理能力為前提,通過(guò)YOLOv5制作對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的訓(xùn)練模型,以YOLOv5s.pt文件保存,接著通過(guò)該文件進(jìn)行了虛實(shí)融合操作,通過(guò)目標(biāo)識(shí)別、特征匹配和相機(jī)投影完成增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文的方法可以在正確識(shí)別場(chǎng)景位置的前提下,更穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合技術(shù)的實(shí)現(xiàn),很好地結(jié)合了2項(xiàng)技術(shù),在工作效率上有所提升。給未來(lái)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)提供了另一種新的發(fā)展方向。

    參考文獻(xiàn):

    [1] LIANG Z, HUANG Z, HU X, et al.Research on Distance Measurement Using Vehicle Four-point Calibration Based on YOLO Neural Network[J]. Journal of Mechanical Engineering,2023,59(10):226-235.

    [2] GUO M, GONG H.Research on AlexNet Improvement and Optimization Method[J].Computer Engineering and Application,2020,56(20):124-131.

    [3] 薛晨興.國(guó)內(nèi)外深度學(xué)習(xí)框架分析與研究[J].電子元器件與信息技術(shù),2023,7(5):66-71,87.

    [4] OLAREWAJU M L.YOLOv5-LiNet: A lightweight network for fruits instance segmentation[J].PLoS ONE,2023,18(3).

    [5] JU G, JIAO H, ZHANG J, et al.Left and right rand recognition of medical surgical gloves based on YOLOv5[J].Manufacturing Automation,2021,43(12):189-192.

    [6] ZHANG S H, YANG H K, YANG C H, et al.Edge Device Detection of Tea Leaves with One Bud and Two Leaves Based on ShuffleNetv2-YOLOv5-Lite-E[J].Agronomy-Basel,2023,13(2).

    [7] THANGARAJ S R P, YOGAMEENA B, MANICKAVASAGAN A.Real-time detection of Fusarium infection in moving corn grains using YOLOv5 object detection algorithm[J].Journal of Food Process Engineering,2023,46(9).

    [8] WANG D, WANG J, SHI Y, et al.Research on image privacy detection based on deep transfer learning[J]. Journal of Graphics,2023,44(6):1112-1120.

    [9] SHI L, JING M E, FAN Y, et al.Segmentation Detection Algorithm Based on R-CNN Algorithm[J]. Journal of Fudan University. Natural Sciences,2020,59(4):412-418.

    [10] CHANG B R, TSAI H F, HSIEH C W.Location and timestamp-based chip contour detection using LWMG-YOLOv5[J]. Computers & Industrial Engineering,2023,180.

    [11] JIANG T Y, LI C, YANG M, et al. An Improved YOLOv5s Algorithm for Object Detection with an Attention Mechanism[J].Electronics,2022,11(16).

    [12] ZHANG Y, GUO Z Y, WU J Q, et al.Real-Time Vehicle Detection Based on Improved YOLOv5[J].Sustainability,2022,14(19).

    [13] SHANG X, WEN Y, XI X, et al.Target tracking system based on the Siamese guided anchor region proposal network[J]. Journal of Image and Graphics,2021,26(2):415-424.

    [14] VENTURA A S, BORREGO J A, SOLORZA S.Adaptive nonlinear correlation with a binary mask invariant to rotation and scale[J]. Optics Communications,2015(339):185-193.

    [15] GU W, LI S, YIN M.Research and Development in Backdoor Set[J]. Computer Science,2010,37(3):11-16.

    交换朋友夫妻互换小说| 亚洲欧洲国产日韩| 美女xxoo啪啪120秒动态图| av电影中文网址| 午夜激情福利司机影院| 亚洲精华国产精华液的使用体验| freevideosex欧美| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 中国国产av一级| 国产精品久久久久成人av| 熟妇人妻不卡中文字幕| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 综合色丁香网| 好男人视频免费观看在线| 大香蕉97超碰在线| 欧美精品亚洲一区二区| 国产一级毛片在线| 亚洲精品中文字幕在线视频| 嘟嘟电影网在线观看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 欧美成人午夜免费资源| 青春草视频在线免费观看| 两个人免费观看高清视频| 欧美+日韩+精品| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 人人澡人人妻人| 成人影院久久| 欧美日韩成人在线一区二区| 亚洲成人av在线免费| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 国产高清不卡午夜福利| 免费高清在线观看日韩| 天天操日日干夜夜撸| 91aial.com中文字幕在线观看| 亚洲精品,欧美精品| 99热国产这里只有精品6| 七月丁香在线播放| 丰满乱子伦码专区| 卡戴珊不雅视频在线播放| 五月天丁香电影| 久久精品久久久久久久性| 内地一区二区视频在线| 精品视频人人做人人爽| 欧美激情 高清一区二区三区| 波野结衣二区三区在线| 七月丁香在线播放| a 毛片基地| 国产淫语在线视频| 国产精品成人在线| 在线观看免费高清a一片| 中文字幕亚洲精品专区| 插逼视频在线观看| 精品久久久久久久久av| 成年人午夜在线观看视频| 精品久久久噜噜| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲综合色网址| 国产精品嫩草影院av在线观看| 天天影视国产精品| 天天操日日干夜夜撸| 日韩av免费高清视频| 99久国产av精品国产电影| 国产成人精品一,二区| 日本-黄色视频高清免费观看| 爱豆传媒免费全集在线观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲成人手机| 极品少妇高潮喷水抽搐| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 精品国产露脸久久av麻豆| 久久国产精品大桥未久av| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 亚洲天堂av无毛| 日韩三级伦理在线观看| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 最近手机中文字幕大全| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲av不卡在线观看| 成年女人在线观看亚洲视频| 大香蕉久久网| 久久久亚洲精品成人影院| 亚洲怡红院男人天堂| 免费av中文字幕在线| 99九九在线精品视频| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲不卡免费看| 成年女人在线观看亚洲视频| 亚洲国产日韩一区二区| 亚洲精品视频女| 久久久久视频综合| 国产精品99久久99久久久不卡 | 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲成人一二三区av| 国产一区二区三区综合在线观看 | 国产高清有码在线观看视频| av黄色大香蕉| 免费观看av网站的网址| 精品久久久久久久久av| 久久99热6这里只有精品| 亚洲无线观看免费| 国产一区二区三区av在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 久久久久久久大尺度免费视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 久久久国产一区二区| 狂野欧美激情性bbbbbb| 尾随美女入室| 亚洲伊人久久精品综合| 欧美精品亚洲一区二区| 九草在线视频观看| 在线观看三级黄色| 妹子高潮喷水视频| 全区人妻精品视频| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲av不卡在线观看| 久久久久久久久久人人人人人人| 亚洲精品色激情综合| 国产老妇伦熟女老妇高清| 美女中出高潮动态图| 亚洲av国产av综合av卡| 久久久久久久精品精品| 国产一区有黄有色的免费视频| 交换朋友夫妻互换小说| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 中文天堂在线官网| 高清不卡的av网站| 国产色爽女视频免费观看| 亚洲精品aⅴ在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 蜜桃国产av成人99| 国产免费现黄频在线看| 国产精品三级大全| 纯流量卡能插随身wifi吗| 最近中文字幕2019免费版| 日韩三级伦理在线观看| 久热久热在线精品观看| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 日本黄色片子视频| 成人综合一区亚洲| 91精品三级在线观看| 国产视频内射| 一级爰片在线观看| 亚洲av欧美aⅴ国产| 国产成人精品婷婷| 美女福利国产在线| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 97在线人人人人妻| 蜜桃在线观看..| 日本午夜av视频| 一级毛片我不卡| 一级毛片aaaaaa免费看小| freevideosex欧美| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲av在线观看美女高潮| 日本黄大片高清| 中国国产av一级| 欧美成人午夜免费资源| 婷婷色麻豆天堂久久| 国产成人免费无遮挡视频| 一级爰片在线观看| 美女主播在线视频| 亚洲精品日本国产第一区| 亚洲性久久影院| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 在线 av 中文字幕| 熟女av电影| 视频区图区小说| 成年人午夜在线观看视频| 麻豆成人av视频| 亚洲国产av影院在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲国产精品999| 人人妻人人澡人人看| 亚洲四区av| 久久亚洲国产成人精品v| 国产熟女午夜一区二区三区 | 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| xxx大片免费视频| 国产精品国产三级国产专区5o| 岛国毛片在线播放| 搡老乐熟女国产| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 高清毛片免费看| 天天操日日干夜夜撸| 免费观看性生交大片5| 国产色爽女视频免费观看| 免费高清在线观看视频在线观看| 一本大道久久a久久精品| 蜜桃在线观看..| 国产一区二区在线观看av| 下体分泌物呈黄色| 国产成人freesex在线| 五月玫瑰六月丁香| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲av中文av极速乱| 91精品国产国语对白视频| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 男人操女人黄网站| 欧美精品亚洲一区二区| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 亚洲国产精品一区三区| 久久狼人影院| 亚洲国产精品专区欧美| 亚洲精品456在线播放app| 国产成人精品在线电影| 成人漫画全彩无遮挡| 老女人水多毛片| 在线观看免费日韩欧美大片 | 婷婷色麻豆天堂久久| 美女内射精品一级片tv| 高清视频免费观看一区二区| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲av不卡在线观看| 免费观看av网站的网址| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产色爽女视频免费观看| 国产精品无大码| 免费日韩欧美在线观看| .国产精品久久| 中国国产av一级| 国产高清三级在线| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲av免费高清在线观看| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产精品人妻久久久影院| 蜜桃国产av成人99| 久久久午夜欧美精品| 丰满少妇做爰视频| 国产在线视频一区二区| 成人漫画全彩无遮挡| 久久久久久久亚洲中文字幕| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 一级二级三级毛片免费看| 亚洲av成人精品一区久久| 观看av在线不卡| 国产片特级美女逼逼视频| 国产精品.久久久| 一级a做视频免费观看| 内地一区二区视频在线| av免费观看日本| 九色亚洲精品在线播放| 全区人妻精品视频| 好男人视频免费观看在线| 国产伦理片在线播放av一区| 多毛熟女@视频| 成年av动漫网址| 亚洲精品视频女| 美女cb高潮喷水在线观看| 伊人久久精品亚洲午夜| 在线观看国产h片| 一级爰片在线观看| av免费在线看不卡| 亚洲av综合色区一区| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 丝袜美足系列| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 午夜久久久在线观看| 国产乱人偷精品视频| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 亚洲av免费高清在线观看| 精品酒店卫生间| 精品一区在线观看国产| 一区二区日韩欧美中文字幕 | 97在线视频观看| 免费黄频网站在线观看国产| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产亚洲一区二区精品| 天天操日日干夜夜撸| 丰满少妇做爰视频| 久久久久国产网址| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲丝袜综合中文字幕| 99热网站在线观看| 亚洲精品一区蜜桃| 久久精品国产自在天天线| 亚洲精品第二区| 人妻夜夜爽99麻豆av| 美女福利国产在线| 亚洲中文av在线| 在线观看国产h片| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 啦啦啦啦在线视频资源| 91国产中文字幕| 人妻少妇偷人精品九色| 我的老师免费观看完整版| 丰满少妇做爰视频| 色网站视频免费| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲精品美女久久av网站| 久久久久人妻精品一区果冻| 午夜免费男女啪啪视频观看| 一级a做视频免费观看| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 最近最新中文字幕免费大全7| 国产爽快片一区二区三区| av在线观看视频网站免费| 久久久久精品性色| 亚洲av日韩在线播放| 大片免费播放器 马上看| 99国产精品免费福利视频| 国产亚洲最大av| 欧美一级a爱片免费观看看| 99热网站在线观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产成人免费观看mmmm| 国产日韩欧美亚洲二区| 桃花免费在线播放| 内地一区二区视频在线| 日本wwww免费看| 飞空精品影院首页| 精品久久久久久久久亚洲| 51国产日韩欧美| 国产免费一级a男人的天堂| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 国产男女超爽视频在线观看| 中文字幕av电影在线播放| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 青青草视频在线视频观看| 免费看不卡的av| 国国产精品蜜臀av免费| 久久久精品免费免费高清| 国产亚洲欧美精品永久| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 99热网站在线观看| 午夜福利视频在线观看免费| 一本色道久久久久久精品综合| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 视频中文字幕在线观看| 欧美+日韩+精品| 成人漫画全彩无遮挡| 免费看不卡的av| 一级毛片电影观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 一级二级三级毛片免费看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 一级二级三级毛片免费看| kizo精华| 在线观看美女被高潮喷水网站| 亚洲无线观看免费| 久久久久久久精品精品| 九草在线视频观看| 热re99久久国产66热| av有码第一页| av在线播放精品| 国产在线视频一区二区| 卡戴珊不雅视频在线播放| 国产成人精品福利久久| 亚洲成人手机| 熟女电影av网| 99久国产av精品国产电影| 亚洲第一区二区三区不卡| 免费观看的影片在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 免费日韩欧美在线观看| 久久国产精品大桥未久av| 中文字幕最新亚洲高清| tube8黄色片| 99国产精品免费福利视频| 成人毛片a级毛片在线播放| 精品久久国产蜜桃| 婷婷成人精品国产| 免费高清在线观看日韩| 亚洲精品乱久久久久久| 人妻系列 视频| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲伊人久久精品综合| 最近2019中文字幕mv第一页| 成年人免费黄色播放视频| 欧美精品国产亚洲| 熟妇人妻不卡中文字幕| 一级,二级,三级黄色视频| 一二三四中文在线观看免费高清| 久久久精品免费免费高清| 日本vs欧美在线观看视频| 青春草国产在线视频| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 久久综合国产亚洲精品| 亚洲第一av免费看| 日韩精品有码人妻一区| 亚洲精品第二区| 精品国产露脸久久av麻豆| 观看美女的网站| 男人添女人高潮全过程视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 国产精品一区www在线观看| 国产成人aa在线观看| 国产午夜精品一二区理论片| 女人精品久久久久毛片| 久热久热在线精品观看| 日韩av在线免费看完整版不卡| 一本久久精品| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 我的女老师完整版在线观看| 免费黄色在线免费观看| av.在线天堂| 好男人视频免费观看在线| 精品少妇黑人巨大在线播放| 99久久中文字幕三级久久日本| 少妇 在线观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 午夜福利视频精品| 亚洲无线观看免费| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 高清在线视频一区二区三区| 蜜臀久久99精品久久宅男| 日韩免费高清中文字幕av| 蜜桃在线观看..| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 51国产日韩欧美| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产男人的电影天堂91| 如何舔出高潮| 国产免费福利视频在线观看| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 日本欧美视频一区| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 亚洲国产最新在线播放| 亚洲欧美成人精品一区二区| 久久久久久久久大av| 韩国高清视频一区二区三区| 美女大奶头黄色视频| 插阴视频在线观看视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久久久视频综合| 一级黄片播放器| 午夜视频国产福利| 日本wwww免费看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 午夜免费观看性视频| 久久久久久久久大av| 91精品国产九色| 亚洲一区二区三区欧美精品| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 色5月婷婷丁香| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 亚洲精品一区蜜桃| 国产黄频视频在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 少妇人妻久久综合中文| 在线观看www视频免费| 日本av免费视频播放| 丝瓜视频免费看黄片| 国产一区亚洲一区在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 在线天堂最新版资源| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 丝袜在线中文字幕| 日韩大片免费观看网站| 热99久久久久精品小说推荐| 91精品国产国语对白视频| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 99热6这里只有精品| av福利片在线| 少妇精品久久久久久久| 久久久久人妻精品一区果冻| 久久精品人人爽人人爽视色| av女优亚洲男人天堂| 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 | 熟女av电影| 久久国产亚洲av麻豆专区| 日本免费在线观看一区| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲怡红院男人天堂| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 天堂8中文在线网| av有码第一页| 男人爽女人下面视频在线观看| 街头女战士在线观看网站| 丝瓜视频免费看黄片| 久久久国产一区二区| 欧美+日韩+精品| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产精品 国内视频| 欧美 日韩 精品 国产| 一本色道久久久久久精品综合| 热99久久久久精品小说推荐| 国产精品久久久久久av不卡| 成人毛片60女人毛片免费| 啦啦啦啦在线视频资源| 日韩大片免费观看网站| 日韩成人伦理影院| 精品久久久精品久久久| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 99久久人妻综合| 一级a做视频免费观看| 欧美日本中文国产一区发布| 99久国产av精品国产电影| 在线观看免费日韩欧美大片 | av一本久久久久| av有码第一页| 国产精品一区www在线观看| 哪个播放器可以免费观看大片| 在线观看人妻少妇| 一级二级三级毛片免费看| 黑丝袜美女国产一区| 最近的中文字幕免费完整| 日韩伦理黄色片| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 日本av手机在线免费观看| 亚洲中文av在线| 大片免费播放器 马上看| 波野结衣二区三区在线| 成人无遮挡网站| 在线天堂最新版资源| 九色亚洲精品在线播放| 精品国产一区二区久久| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久韩国三级中文字幕| 日韩一本色道免费dvd| 自线自在国产av| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 看十八女毛片水多多多| 久久精品夜色国产| 精品一区二区免费观看| 亚洲欧美成人精品一区二区| 一本久久精品| 欧美精品一区二区免费开放| 国产成人精品一,二区| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产熟女欧美一区二区| 日本黄色片子视频| 亚洲精品色激情综合| 99国产精品免费福利视频| 亚洲四区av| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 久久精品久久久久久噜噜老黄| 久久婷婷青草| 丝袜美足系列| 蜜臀久久99精品久久宅男| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 在线天堂最新版资源| 另类精品久久| 国产男人的电影天堂91| 黄色一级大片看看| 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲伊人久久精品综合| 中国美白少妇内射xxxbb| 一区二区三区乱码不卡18| 久久99精品国语久久久| 午夜影院在线不卡| 亚洲,一卡二卡三卡| 国产永久视频网站| av线在线观看网站| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 蜜桃国产av成人99| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 色94色欧美一区二区| 国产日韩欧美视频二区| 97超视频在线观看视频| 日韩,欧美,国产一区二区三区| a 毛片基地| 亚洲美女视频黄频| a级片在线免费高清观看视频| 一级毛片我不卡| 制服诱惑二区| 久久这里有精品视频免费| 亚洲成人手机| 国产精品偷伦视频观看了| 日本欧美视频一区| 久久韩国三级中文字幕| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲av成人精品一区久久| 高清不卡的av网站| 亚洲av中文av极速乱| tube8黄色片| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 午夜日本视频在线| 乱码一卡2卡4卡精品| av国产精品久久久久影院| a级毛片在线看网站| 丁香六月天网| 久久99热这里只频精品6学生| 成人毛片a级毛片在线播放| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 久久综合国产亚洲精品| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 乱人伦中国视频| 观看美女的网站| 母亲3免费完整高清在线观看 | 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲不卡免费看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 97精品久久久久久久久久精品| 色婷婷av一区二区三区视频| 麻豆成人av视频| 精品人妻熟女av久视频| 久久久久久久久大av| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 少妇 在线观看| 国产精品人妻久久久影院| videosex国产| 久久久精品区二区三区| 午夜久久久在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 三上悠亚av全集在线观看|