• <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 ?

    基于視頻分析的集輸站庫火焰識別方法

    2024-12-04 00:00:00王帥朝毛嘉瑋喬怡博徐光平楊文明
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年2期
    關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    摘 要:基于視頻分析的火焰識別能夠克服傳統(tǒng)火焰識別方法的局限性(輻射范圍小、易受環(huán)境影響且響應(yīng)速度慢)。本文融合火焰識別的靜態(tài)特征和動態(tài)特征,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型,并在模型中加入對比學(xué)習(xí),增強模型學(xué)習(xí)特征的能力。試驗結(jié)果表明,本文提出的CNN-LSTM融合模型能夠取得更好的識別效果。

    關(guān)鍵詞:火焰識別;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對比學(xué)習(xí)

    中圖分類號:TP 391" " " " 文獻標(biāo)志碼:A

    原油集輸站庫主要是將油井采出的油、水、氣混合物進行收集、暫存和初步處理并輸送到指定容器或裝置的生產(chǎn)過程。安全生產(chǎn)是集輸站庫的首要任務(wù),其中火災(zāi)是威脅集輸站庫安全的首要危險因素。為了最大程度地保護人民生命財產(chǎn)安全,火災(zāi)的早期發(fā)現(xiàn)和及時預(yù)警具有舉足輕重的作用。前期的火災(zāi)預(yù)防和發(fā)現(xiàn)通過溫感、煙感、光感等傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù),這些探測技術(shù)存在輻射范圍較小、響應(yīng)速度較慢且易受環(huán)境中粉塵、水霧或溫度變化影響等特點[1],導(dǎo)致應(yīng)用場景有限、工作模式單一且抗干擾能力較差。

    隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛使用和數(shù)字圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,基于視頻分析的火焰檢測技術(shù)受到越來越多的關(guān)注?;谝曨l分析的火焰識別技術(shù)通過識別視頻畫面中的火焰和煙霧圖像進行報警。與傳統(tǒng)的探測技術(shù)相比,該方法具有探測范圍廣、抗干擾能力強和響應(yīng)速度快等特點。然而一些識別算法經(jīng)常會把路燈、車燈誤判為火焰,產(chǎn)生誤報。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)2種深度學(xué)習(xí)模型,并引入對比學(xué)習(xí)等技術(shù),以提供火焰識別的正確率。

    1 火焰識別研究現(xiàn)狀

    1.1 基于傳統(tǒng)圖像處理的視頻火焰識別方法

    首次提出視頻火焰檢測技術(shù)的是美國的Simon教授。他通過分析視頻中火焰的亮度來識別飛機貨艙的火焰。早期研究人員主要分析視頻的靜態(tài)特征,如顏色、文理等。有學(xué)者在RGB空間分析了煙霧像素R、G、B這3個顏色通道的分布規(guī)律,并結(jié)合HSI模型中I分量的變化,建立了煙霧檢測的決策規(guī)則。也有學(xué)者在Lab空間對煙霧視頻序列進行了特征研究,并通過K-means聚類算法實現(xiàn)了煙霧的識別與分離。還有學(xué)者將圖像進行分塊處理,通過小波變換和灰度共生矩陣提取煙霧特征,然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別火災(zāi)。吳愛國等[2]采用區(qū)域分割算法提取亮點區(qū)域,并在該基礎(chǔ)上進一步提取疑似區(qū)域的邊界鏈碼,最終通過計算各區(qū)域的圓形度來識別是否發(fā)生火災(zāi)。

    對火焰的識別方法包括CALLE等人結(jié)合隱馬爾可夫模型和火焰的閃爍、顏色特征進行火焰識別。分析火焰燃燒過程中不規(guī)則運動的特征,提出一種通過片段運動矢量與閾值關(guān)系識別火焰的方法。將最佳質(zhì)量傳遞光流法作為低維描述,以單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,最終將煙霧、白色背景和相似顏色背景火焰進行了準(zhǔn)確分類的方法等。

    1.2 以機器學(xué)習(xí)為技術(shù)核心的視頻火焰識別方法

    機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法取得了迅速、長足的發(fā)展,由此衍生出的利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和決策樹等模型的溫濕度探測、煙霧探測和火焰識別方法也有了相應(yīng)的應(yīng)用場景。BYOUNG CHUL KO[3]等人融合了顏色特征和火焰的運動特征,采用支持向量機進行火焰圖像識別。主要方法是提取火焰的面積方差比、圓形度、相關(guān)性和角度數(shù),將其作為支持向量機的輸入特征向量組,采用修正核函數(shù)的方法對火焰圖片進行訓(xùn)練,提高了火焰圖像的分類精度。

    目前,深度學(xué)習(xí)理論取得飛速發(fā)展,并迅速應(yīng)用到各領(lǐng)域。如前學(xué)者于2016年提出使用9層分類網(wǎng)絡(luò)進行煙霧及有火探測,并最終實現(xiàn)了相似火焰分類,于2018年將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)進行微調(diào),從而提高了網(wǎng)絡(luò)識別煙霧及有火的能力。ZHANG提出的[4]先由全局圖像級分類器分出火災(zāi)圖片,再由下一級分類器檢測出火災(zāi)的具體位置,屬于一種級聯(lián)式林火卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方法,最終的識別準(zhǔn)確率可達97%和90%。孫琛等人[5]使用滑窗法進行火災(zāi)定位,單獨設(shè)計了融合滑動窗口的殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火災(zāi)識別方法,最終取得的識別效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別效果。

    2 基于CNN-LSTM融合模型的火焰識別方法

    火焰特征主要包括靜態(tài)特征和動態(tài)特征,其中靜態(tài)特征包括色彩、紋理等,動態(tài)特征包括邊緣跳躍頻率等。其中,靜態(tài)特征的提取精度會影響動態(tài)特征的表達。本文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為靜態(tài)特征提取模型,采用LSTM提取火焰的時序動態(tài)特征,通過視頻分析完成火焰識別,實現(xiàn)框架如圖1所示。本文采用CNN提取視頻中每幀圖像的圖像特征,然后將每幀圖像特征作為LSTM的輸入,提取火焰的動態(tài)特征。此外,為了提供火焰識別正確率、降低誤報率,本文將對比學(xué)習(xí)引入模型,以增強特征表達能力。

    2.1 基于CNN的火焰圖像特征提取模型

    隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會造成訓(xùn)練速度降低和模型難以收斂的問題,甚至?xí)霈F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)退化和信息丟失。HE等人提出的ResNet網(wǎng)絡(luò)能夠有效解決上述問題,并被廣泛應(yīng)用。本文將ResNet-50網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)框架,并對激活函數(shù)、歸一化等進行了改進。原始ResNet采用的ReLU激活函數(shù)在激活值為負值的條件下沒有任何輸出,從而導(dǎo)致神經(jīng)元停止更新,成為死節(jié)點。這不僅會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,還會降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。本文采用LeakyReLU激活函數(shù),能夠使負值區(qū)間內(nèi)的梯度較小,防止出現(xiàn)死節(jié)點。具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。該模型分為6個部分,包括輸入模塊、輸出模塊和殘差模塊等,結(jié)構(gòu)為卷積層49層,全連接層1層,采用最大池化對模型進行降采樣。

    2.2 基于LSTM的火焰時序特征提取模型

    LSTM是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的一個組成部分,作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),LSTM在處理時序數(shù)據(jù)方面具有得天獨厚的優(yōu)勢,能夠解決RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由加長訓(xùn)練時間及增多網(wǎng)絡(luò)層數(shù)導(dǎo)致的梯度爆炸或消失問題,并在長周期依賴方面效果較好。因此,本文將LSTM作為時序特征提取模型。

    LSTM的基本單元包括5個部分,即輸入門、輸出門、遺忘門、狀態(tài)輸入和狀態(tài)輸出。LSTM模型通過輸入門、輸出門、遺忘門3個門控單元對信息進行篩選,即完成對信息的選擇性記憶。作為LSTM的核心,記憶細胞主要負責(zé)信息存儲和傳遞,包括1個線性單元和1個非線性單元。線性單元是簡單的加法器,將上一時刻和當(dāng)前時刻的記憶細胞相加;非線性單元包括Sigmoid函數(shù),主要負責(zé)控制信息流動。輸入門控制信息的輸入,通過Sigmoid函數(shù)對輸入信息進行歸一化處理,然后與Sigmoid函數(shù)的輸出點乘,將獲得的輸出結(jié)果加入核心的記憶細胞中。遺忘門控制信息的遺忘,通過Sigmoid函數(shù)對上一刻和當(dāng)前記憶細胞的輸入進行歸一化處理,然后與Sigmoid函數(shù)的輸出點乘,將獲得的輸出結(jié)果從核心的記憶細胞中減去。輸出門控制信息的輸出,通過Sigmoid函數(shù)對輸入信息進行歸一化處理,然后與Sigmoid函數(shù)的輸出點乘,將獲得的輸出結(jié)果作為當(dāng)前時刻的輸出。

    基于LSTM的火焰時序特征提取模型方法主要是對視頻中的每幀圖像序列進行圖像幀特征提取,將其作為CNN網(wǎng)絡(luò)的輸入,并提取CNN網(wǎng)絡(luò)輸出的時序幀特征,將其作為LSTM模型的輸入。通過LSTM捕捉圖像中的動態(tài)特征及特征之間的依賴關(guān)系,以提高火焰識別的正確率,進而提高火焰特征識別的準(zhǔn)確率。

    基于LSTM的火焰時序特征提取模型方法具體操作步驟如下。

    首先,計算遺忘門。遺忘門決定保留信息的重要程度。遺忘門的輸入是上一時刻的輸出ht-1和當(dāng)前時刻的輸入xt,然后采用 Sigmoid激活函數(shù)進行值的傳遞。具體如公式(1)所示。

    ft=σ(Wf xt+Ufht-1+bf) " (1)

    其次,計算輸入門。輸入門決定記憶單元狀態(tài)里保存哪些信息。該步驟主要包括2個方面。一是計算輸入門的值it,二是計算候選狀態(tài)。具體如公式(2)所示。

    =tanh(Wicxt+Ucht-1+bc) " (2)

    再次,更新細胞的狀態(tài)。剔除舊的信息,增加新信息。具體如公式(3)所示。

    Ct=it·+ft·Ct-1 " (3)

    最后,計算記憶單元的輸出和輸出門的輸出,如公式(4)、公式(5)所示。

    ot=σ(Woxt+Uoht-1+VoCt+bO) " (4)

    ht=ot·tanh(Ct) " (5)

    式中:xt為t時刻的輸入變量;W、U、V為權(quán)重矩陣;b為偏項;σ為激活函數(shù)。

    2.3 對比學(xué)習(xí)模型設(shè)計

    對比學(xué)習(xí)是自監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種,其核心思想是縮短2個正樣本之間的距離,拉大負樣本之間的距離,從而得到更好的表示。對比學(xué)習(xí)的主要研究內(nèi)容是正、負樣本的選擇。在計算機視覺領(lǐng)域,常用旋轉(zhuǎn)、裁切和縮放等實現(xiàn)正樣本數(shù)據(jù)增強。然而,由于LSTM模型的輸入是已經(jīng)提取好的特征,無法直接實現(xiàn)這些操作。本文借鑒SimCSE模型的對比學(xué)習(xí)方法,實現(xiàn)batch內(nèi)的對比學(xué)習(xí)。本文修改了LSTM模型的損失函數(shù),增加對比學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù),具體如公式(6)~公式(8)所示。

    LOSSTotal=LOSSsample+0.2×LOSScontrast " "(6)

    (7)

    (8)

    式中:LOSSTotal為總的損失函數(shù);LOSSsample為樣本損失函數(shù);LOSScontrast為對比學(xué)習(xí)的損失函數(shù);f(xi)為深度學(xué)習(xí)模型;f '(xi)為dropout之后的第二次結(jié)果;xi為輸入的樣本特征;yi為第i個樣本的標(biāo)簽。

    3 試驗和結(jié)果討論

    3.1 數(shù)據(jù)集

    本文使用的煙霧與火焰檢測算法數(shù)據(jù)集主要來自袁非牛實驗室(http://staff.ustc.edu.cn/~yfn/vsd.html)、韓國啟明大學(xué)CVPR試驗室(http://cvpr.kmu.ac.kr/)和土耳其畢爾肯大學(xué)實驗室(Bilkent University,http://signal.ee.bilkent.edu.tr/Visi Fire/Demo/Sample Clips.html),還有部分來源于網(wǎng)絡(luò)。

    3.2 評估標(biāo)準(zhǔn)

    本文試驗主要采用準(zhǔn)確率(Acc)、靈敏度(Sen)和特異度(Spe)3個指標(biāo)評價火焰識別模型的效果。

    準(zhǔn)確率(Acc)表示分類器對正、負樣本都能夠進行正確分類的能力,如公式(9)所示。

    (9)

    式中:TP即True Positive,代表正樣本被正確識別的數(shù)量值,其中分類器預(yù)測結(jié)果與實際樣本均為正樣本;FP即 Positive,代表誤報的負樣本數(shù)量值,其中分類器預(yù)測結(jié)果與實際樣本分別為正樣本、負樣本;TN即True Negative,代表負樣本被正確識別的數(shù)量值,其中分類器預(yù)測結(jié)果與實際樣本均為負樣本;FN即 Negative,代表漏報的正樣本數(shù)量值,其中分類器預(yù)測結(jié)果與實際樣本分別為負樣本、正樣本。

    靈敏度(Sen)表示分類器準(zhǔn)確檢測正樣本的能力,如公式(10)所示。

    (10)

    特異度(Spe)表示分類器準(zhǔn)確檢測負樣本的能力,如公式(11)所示。

    (11)

    3.3 試驗結(jié)果

    本文試驗包括7類不同形態(tài)的火焰視頻和3類非火焰視頻。從連續(xù)的視頻中獲取15幀,將其作為LSTM的輸入數(shù)據(jù),用以判斷是否為火焰。其中火焰序列1400幀,非火焰序列960幀。將本試驗與文獻[6]算法進行比較來驗證模型的有效性,比較結(jié)果見表1。由表1可見,本文提出的CNN-LSTM融合模型在準(zhǔn)確率上均優(yōu)于文獻[6]提出的算法。

    4 結(jié)語

    本文提出了一種基于CNN-LSTM融合的視頻火焰識別算法.該算法采用CNN提取視頻幀的特征,采用LSTM獲取視頻的時序特征,并改進損失函數(shù),增加對比學(xué)習(xí)的損失。試驗結(jié)果表明,本文提出的火焰識別方法優(yōu)于對比方法。該方法能夠應(yīng)用于集輸站庫的安全檢測,提升集輸站庫的安全水平。

    參考文獻

    [1]MARTIN,MUELLER,PETER,et al.Optical flow estimation

    for flame detection in videos[J].IEEE transactions on image processing,

    2013,22(7):2786-97.

    [2]吳愛國,李明,陳瑩.大空間圖像型火災(zāi)探測算法的研究[J].計算機測量與控制,2006(7):869-871.

    [3]BYOUNG CHUL KO,CHEONG K H,NAM J Y.Fire

    detection based on vision sensor and support vector machines[J].Fire safety journal,2009,44(3):322-329.

    [4]ZHANG X H ,JIANG L Q,YANG D X,et al.Urine sediment

    recognition method based on multi-view deep residual learning

    in microscopic image[J].Journal of medical systems,2019,43(11):325.

    [5]孫琛.基于視頻圖像的火災(zāi)檢測算法研究與設(shè)計[D].濟南:山東大學(xué),2018.

    [6]孫灝能.基于機理與學(xué)習(xí)融合的火焰檢測算法研究[D].遼寧:東北大學(xué),2020.

    猜你喜歡
    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微表情識別
    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中減少訓(xùn)練樣本時間方法研究
    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型研究
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢索方法研究
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫室智能大棚監(jiān)控系統(tǒng)的研究
    基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物體識別算法
    深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于巖石圖像處理的可行性研究
    基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡分析算法與實現(xiàn)
    軟件工程(2016年8期)2016-10-25 15:47:34
    深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的中文微博情感的分析與研究
    軟件(2016年5期)2016-08-30 06:27:49
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樹葉識別的算法的研究
    欧美精品av麻豆av| 自线自在国产av| 午夜福利一区二区在线看| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 777米奇影视久久| 色播在线永久视频| 久久久久久人人人人人| 黄片小视频在线播放| 成年美女黄网站色视频大全免费| 国产精品亚洲av一区麻豆 | 久久精品人人爽人人爽视色| 男女下面插进去视频免费观看| 亚洲av国产av综合av卡| 成人影院久久| 9热在线视频观看99| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 午夜福利在线免费观看网站| 99久久精品国产亚洲精品| 国产一区二区 视频在线| 中文字幕高清在线视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲欧美成人精品一区二区| 一级片免费观看大全| 狂野欧美激情性xxxx| 高清不卡的av网站| 久久久久久人妻| 午夜福利,免费看| 亚洲国产欧美一区二区综合| 激情五月婷婷亚洲| 国产亚洲一区二区精品| 久久亚洲国产成人精品v| 母亲3免费完整高清在线观看| 日韩中文字幕视频在线看片| 国产亚洲最大av| 精品少妇久久久久久888优播| 少妇人妻精品综合一区二区| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 99国产综合亚洲精品| 国产免费福利视频在线观看| 极品人妻少妇av视频| 丁香六月欧美| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| videosex国产| 亚洲免费av在线视频| 大片免费播放器 马上看| 久久久久久人人人人人| 免费高清在线观看日韩| 国产成人欧美在线观看 | 亚洲五月色婷婷综合| 成年动漫av网址| 交换朋友夫妻互换小说| 伦理电影免费视频| 另类精品久久| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲国产av影院在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 纯流量卡能插随身wifi吗| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 91国产中文字幕| 久久久久人妻精品一区果冻| 97人妻天天添夜夜摸| 秋霞伦理黄片| 十八禁人妻一区二区| 美女扒开内裤让男人捅视频| 亚洲 欧美一区二区三区| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲成人一二三区av| 亚洲国产看品久久| 久久精品人人爽人人爽视色| 人成视频在线观看免费观看| 91aial.com中文字幕在线观看| 观看av在线不卡| 国产av一区二区精品久久| 国产成人精品福利久久| 欧美日韩视频精品一区| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 好男人视频免费观看在线| 在线观看www视频免费| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 悠悠久久av| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 久久天堂一区二区三区四区| 大陆偷拍与自拍| 街头女战士在线观看网站| 成人国语在线视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 午夜激情av网站| 伊人久久国产一区二区| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 男女下面插进去视频免费观看| 亚洲欧洲国产日韩| 我的亚洲天堂| 国产精品熟女久久久久浪| 亚洲熟女毛片儿| 亚洲精品中文字幕在线视频| 一个人免费看片子| 美女午夜性视频免费| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 在线观看免费日韩欧美大片| av福利片在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 99热国产这里只有精品6| 视频区图区小说| av网站免费在线观看视频| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲精品,欧美精品| 亚洲欧洲国产日韩| 国产精品欧美亚洲77777| 99久久99久久久精品蜜桃| 水蜜桃什么品种好| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产一区二区三区av在线| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 国产av国产精品国产| 自线自在国产av| 香蕉丝袜av| 亚洲国产欧美在线一区| 亚洲熟女毛片儿| 在线天堂中文资源库| 视频区图区小说| 亚洲精品国产av成人精品| 午夜影院在线不卡| 1024视频免费在线观看| 两个人看的免费小视频| 国产在线一区二区三区精| 久久久久精品人妻al黑| 国产黄频视频在线观看| 嫩草影院入口| 精品人妻在线不人妻| 大香蕉久久成人网| 丝袜美足系列| 午夜免费男女啪啪视频观看| 在线观看免费午夜福利视频| av女优亚洲男人天堂| 蜜桃在线观看..| 少妇被粗大猛烈的视频| 97人妻天天添夜夜摸| 亚洲,欧美,日韩| 日韩制服骚丝袜av| 免费黄色在线免费观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 搡老乐熟女国产| av网站免费在线观看视频| 久久综合国产亚洲精品| 波多野结衣av一区二区av| 久久久亚洲精品成人影院| 精品一区二区三区av网在线观看 | 国产精品一国产av| 久久久久网色| 美女高潮到喷水免费观看| av片东京热男人的天堂| 国产亚洲一区二区精品| 天堂中文最新版在线下载| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 日韩 亚洲 欧美在线| 欧美 日韩 精品 国产| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 男女边摸边吃奶| 各种免费的搞黄视频| netflix在线观看网站| 亚洲专区中文字幕在线 | 成人国产av品久久久| 欧美日韩视频精品一区| 成人国语在线视频| 欧美另类一区| 五月天丁香电影| 丰满饥渴人妻一区二区三| 一区二区日韩欧美中文字幕| 亚洲中文av在线| 大香蕉久久成人网| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产成人av激情在线播放| 亚洲精品第二区| 亚洲欧美色中文字幕在线| 老汉色av国产亚洲站长工具| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲,一卡二卡三卡| 老司机靠b影院| 久久久久精品人妻al黑| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久99一区二区三区| 黄片播放在线免费| 91老司机精品| 国产精品免费视频内射| 婷婷色av中文字幕| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 99热国产这里只有精品6| 色综合欧美亚洲国产小说| 最近手机中文字幕大全| 免费看av在线观看网站| 尾随美女入室| 99国产综合亚洲精品| 国产成人精品久久久久久| 操出白浆在线播放| 久久综合国产亚洲精品| 啦啦啦在线免费观看视频4| 日韩一区二区三区影片| 日韩电影二区| 在线天堂中文资源库| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美中文综合在线视频| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 精品国产一区二区三区四区第35| av.在线天堂| 成人三级做爰电影| 久久久久久久国产电影| 18在线观看网站| 精品国产国语对白av| 赤兔流量卡办理| 国产成人91sexporn| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产男女超爽视频在线观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 在线观看免费高清a一片| videos熟女内射| 青草久久国产| 五月天丁香电影| 免费在线观看完整版高清| 大香蕉久久成人网| 日日爽夜夜爽网站| 丝袜在线中文字幕| 欧美日本中文国产一区发布| 亚洲精品自拍成人| 狂野欧美激情性xxxx| 免费观看性生交大片5| 亚洲成人一二三区av| 欧美黑人精品巨大| 国产熟女欧美一区二区| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 久久97久久精品| 另类精品久久| 赤兔流量卡办理| 亚洲第一区二区三区不卡| 人人澡人人妻人| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产探花极品一区二区| 最新在线观看一区二区三区 | 欧美乱码精品一区二区三区| av有码第一页| 亚洲精品久久午夜乱码| 热99久久久久精品小说推荐| xxx大片免费视频| 晚上一个人看的免费电影| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 在现免费观看毛片| 91成人精品电影| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产精品人妻久久久影院| 国产精品久久久久成人av| 超碰97精品在线观看| 久久鲁丝午夜福利片| 一区二区三区精品91| 免费av中文字幕在线| av电影中文网址| 免费看av在线观看网站| 在线精品无人区一区二区三| 日本av免费视频播放| www.熟女人妻精品国产| 久久久久国产精品人妻一区二区| 两个人免费观看高清视频| 国产精品 国内视频| 黑人欧美特级aaaaaa片| 婷婷成人精品国产| 日韩av不卡免费在线播放| 最近手机中文字幕大全| 99精国产麻豆久久婷婷| 亚洲成人手机| 美女高潮到喷水免费观看| 伦理电影免费视频| av视频免费观看在线观看| 成人国语在线视频| 新久久久久国产一级毛片| 69精品国产乱码久久久| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 交换朋友夫妻互换小说| 人妻人人澡人人爽人人| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 国产成人欧美| 日韩一本色道免费dvd| 又黄又粗又硬又大视频| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 一级毛片我不卡| 国产在线免费精品| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 久久毛片免费看一区二区三区| 亚洲国产欧美在线一区| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 极品人妻少妇av视频| 晚上一个人看的免费电影| 免费高清在线观看视频在线观看| 少妇 在线观看| 高清黄色对白视频在线免费看| 丰满少妇做爰视频| 欧美最新免费一区二区三区| 99久久99久久久精品蜜桃| 看免费成人av毛片| 亚洲国产欧美在线一区| 亚洲熟女毛片儿| av有码第一页| 久久国产亚洲av麻豆专区| 男女床上黄色一级片免费看| 精品一区二区三区av网在线观看 | 国产成人免费观看mmmm| 日日啪夜夜爽| 亚洲国产av新网站| 亚洲精品一区蜜桃| 国产一区二区在线观看av| 纯流量卡能插随身wifi吗| 午夜日本视频在线| 少妇 在线观看| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 少妇被粗大的猛进出69影院| 久久久久精品国产欧美久久久 | 一边摸一边抽搐一进一出视频| 99精国产麻豆久久婷婷| 美国免费a级毛片| 欧美最新免费一区二区三区| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产在线免费精品| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲av电影在线进入| 国产免费视频播放在线视频| 国产在线免费精品| 热re99久久国产66热| www.av在线官网国产| 国产成人av激情在线播放| 宅男免费午夜| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 免费看不卡的av| www.熟女人妻精品国产| 午夜福利乱码中文字幕| 一级毛片电影观看| 久久天堂一区二区三区四区| 国产一区二区 视频在线| 1024香蕉在线观看| 国产av精品麻豆| 国产1区2区3区精品| 欧美人与善性xxx| 久久久久人妻精品一区果冻| 宅男免费午夜| 天美传媒精品一区二区| 十八禁网站网址无遮挡| 高清不卡的av网站| 亚洲人成77777在线视频| 午夜日韩欧美国产| 欧美激情高清一区二区三区 | 日韩大码丰满熟妇| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 这个男人来自地球电影免费观看 | bbb黄色大片| 国产精品蜜桃在线观看| 在线观看免费午夜福利视频| 久久久久久人妻| 人人妻人人澡人人看| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 高清在线视频一区二区三区| 久久久久视频综合| 欧美97在线视频| 一级片'在线观看视频| 日韩视频在线欧美| 国产精品欧美亚洲77777| 人妻 亚洲 视频| 男女高潮啪啪啪动态图| 午夜福利,免费看| 亚洲情色 制服丝袜| 欧美人与善性xxx| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产在线视频一区二区| 大片免费播放器 马上看| 亚洲人成77777在线视频| av国产久精品久网站免费入址| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美乱码精品一区二区三区| 大话2 男鬼变身卡| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 久久免费观看电影| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 制服诱惑二区| 丝瓜视频免费看黄片| 美女主播在线视频| 无限看片的www在线观看| 不卡视频在线观看欧美| 又大又黄又爽视频免费| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 91精品国产国语对白视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 丝袜人妻中文字幕| 老司机亚洲免费影院| 美女脱内裤让男人舔精品视频| av卡一久久| 久久亚洲国产成人精品v| 成人三级做爰电影| 18禁观看日本| 观看av在线不卡| 亚洲欧美激情在线| 色网站视频免费| 青青草视频在线视频观看| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲天堂av无毛| 下体分泌物呈黄色| 国产成人精品在线电影| 国产成人啪精品午夜网站| 国产亚洲精品第一综合不卡| 亚洲人成电影观看| 人妻人人澡人人爽人人| 午夜福利一区二区在线看| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲五月色婷婷综合| 国产成人一区二区在线| 成年女人毛片免费观看观看9 | 亚洲一码二码三码区别大吗| 久久影院123| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲精品国产av成人精品| 秋霞伦理黄片| 操出白浆在线播放| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 日韩制服骚丝袜av| 热re99久久精品国产66热6| 女人久久www免费人成看片| 一边亲一边摸免费视频| 午夜福利乱码中文字幕| 国产一区二区 视频在线| 九草在线视频观看| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 国产免费现黄频在线看| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 男女下面插进去视频免费观看| 少妇人妻精品综合一区二区| 成人黄色视频免费在线看| 欧美 日韩 精品 国产| 久久精品久久久久久噜噜老黄| av线在线观看网站| 一级片'在线观看视频| 1024香蕉在线观看| 中文字幕高清在线视频| 人妻人人澡人人爽人人| 欧美日韩综合久久久久久| 五月天丁香电影| 18在线观看网站| 纯流量卡能插随身wifi吗| 最近最新中文字幕免费大全7| 久久婷婷青草| 黄片播放在线免费| 亚洲成人av在线免费| av女优亚洲男人天堂| 国产极品天堂在线| 久久久久久人妻| av又黄又爽大尺度在线免费看| 国产精品国产av在线观看| av国产精品久久久久影院| 国产高清不卡午夜福利| av女优亚洲男人天堂| 中文欧美无线码| 99久久人妻综合| 国产亚洲欧美精品永久| 精品少妇黑人巨大在线播放| 婷婷色综合www| 1024视频免费在线观看| 国产爽快片一区二区三区| 成人国产av品久久久| 欧美另类一区| 大香蕉久久网| 老司机亚洲免费影院| 久久99精品国语久久久| 九九爱精品视频在线观看| 色综合欧美亚洲国产小说| 人妻一区二区av| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 久久免费观看电影| 999久久久国产精品视频| 精品午夜福利在线看| 久久亚洲国产成人精品v| 男男h啪啪无遮挡| 午夜福利网站1000一区二区三区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 中国三级夫妇交换| 亚洲精品一二三| 一二三四中文在线观看免费高清| 叶爱在线成人免费视频播放| 欧美成人午夜精品| 99久久精品国产亚洲精品| 少妇被粗大的猛进出69影院| 热re99久久国产66热| 天天操日日干夜夜撸| 韩国高清视频一区二区三区| 一级毛片 在线播放| 两个人免费观看高清视频| 日日爽夜夜爽网站| 永久免费av网站大全| 美女视频免费永久观看网站| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 午夜日本视频在线| 伊人久久国产一区二区| 国产人伦9x9x在线观看| 大陆偷拍与自拍| 一级黄片播放器| 亚洲国产av新网站| 久久久欧美国产精品| 丁香六月欧美| 母亲3免费完整高清在线观看| 久久久久久人人人人人| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 我的亚洲天堂| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲精品国产区一区二| 精品午夜福利在线看| 亚洲久久久国产精品| 2021少妇久久久久久久久久久| 十八禁人妻一区二区| 男人舔女人的私密视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 国产在线视频一区二区| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 久久97久久精品| 精品国产露脸久久av麻豆| 亚洲三区欧美一区| e午夜精品久久久久久久| 另类亚洲欧美激情| 久久韩国三级中文字幕| 美女大奶头黄色视频| 如何舔出高潮| 午夜激情久久久久久久| 看免费成人av毛片| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 欧美精品一区二区免费开放| tube8黄色片| 久久综合国产亚洲精品| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 久久久久久免费高清国产稀缺| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲欧美成人精品一区二区| 咕卡用的链子| 只有这里有精品99| 午夜福利视频在线观看免费| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产精品av久久久久免费| 一级a爱视频在线免费观看| 成人国产麻豆网| 午夜免费观看性视频| 国产免费视频播放在线视频| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 久久久久久久大尺度免费视频| 大片电影免费在线观看免费| 欧美激情极品国产一区二区三区| 欧美日韩av久久| 成人国产麻豆网| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产免费视频播放在线视频| a级毛片在线看网站| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 久久久久精品久久久久真实原创| 美女午夜性视频免费| 久久久精品94久久精品| 黄片小视频在线播放| 99久久综合免费| 又大又爽又粗| 久久久久久久国产电影| 一级毛片 在线播放| 男人添女人高潮全过程视频| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 国产熟女欧美一区二区| 免费看av在线观看网站| 亚洲av福利一区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 午夜老司机福利片| 亚洲视频免费观看视频| 亚洲综合精品二区| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲国产看品久久| 91精品伊人久久大香线蕉| 男女边摸边吃奶| 国产日韩欧美亚洲二区| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 久久精品国产亚洲av高清一级| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 国产精品三级大全| 国产男女超爽视频在线观看| 丰满饥渴人妻一区二区三| 国产精品人妻久久久影院| 黄色视频不卡| 午夜激情av网站| 性少妇av在线| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 亚洲精品日本国产第一区| 亚洲欧洲国产日韩| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 女性被躁到高潮视频| av福利片在线| 午夜免费男女啪啪视频观看| 午夜91福利影院| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲第一av免费看| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲精品视频女| 国产日韩欧美亚洲二区| xxxhd国产人妻xxx|