• <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)的土壤檢測及其適種農(nóng)作物的選擇

    2024-12-31 00:00:00黃晨豪劉慶海
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2024年33期

    關(guān)鍵詞: 深度學(xué)習(xí);PCA;多元線性回歸;多模態(tài);土壤顏色;農(nóng)作物的選擇

    0 引言

    土壤是種植過程中極其重要的因素之一,對農(nóng)作物或農(nóng)副產(chǎn)品的生產(chǎn)具有至關(guān)重要的作用。其成分和類型具有一定的地域性,不同的地區(qū)土壤類別不同,不同的農(nóng)作物要求的土壤也不同。因此,它對植物的營養(yǎng)供應(yīng)、植物根系的發(fā)育和生長、農(nóng)作物品質(zhì)影響甚至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)影響都是不同的。為了保證土壤質(zhì)量可持續(xù),傳統(tǒng)的土壤檢測技術(shù)操作復(fù)雜,成本高,難以適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢[1]。近年來,智慧農(nóng)業(yè)不斷興起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也在不斷應(yīng)用和實(shí)施,可以解決土壤出現(xiàn)的一系列通病。

    深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種具有巨大潛力的現(xiàn)代圖像處理技術(shù)[2]。在各個(gè)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的代表,作為人工智能算法的一種實(shí)用工具,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,提取大數(shù)據(jù)中隱藏的數(shù)據(jù)來解決實(shí)際問題。本文通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),構(gòu)成一種特定的深度學(xué)習(xí)類別,針對土壤顏色進(jìn)行土壤識(shí)別分類。由于不同的土壤顏色,所包含的土壤成分不同,土壤適種的農(nóng)作物也不一樣。因此,借助CNN模型,可近似地通過顏色來識(shí)別土壤成分,與此同時(shí),也能通過CNN模型分辨土壤是否可用,例如土壤板結(jié)[3]、土壤鹽堿化[4]、水土流失[5]等問題。

    1 數(shù)據(jù)來源

    本文使用青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心、聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)和維也納國際應(yīng)用系統(tǒng)研究所(IIASA)所構(gòu)建的世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)(2009)[6]的土壤數(shù)據(jù)信息。從數(shù)據(jù)庫中,我們根據(jù)土壤沙含量、淤泥含量、黏土含量、土壤容重、參考堆積密度、有機(jī)碳含量、酸堿度、碳酸鹽(CaCO3)、硫酸鹽(CaSO4)和電導(dǎo)率對某地區(qū)土壤進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并與該地區(qū)土壤圖像信息進(jìn)行多模態(tài)融合。同時(shí),采用智能手機(jī)、無人機(jī)等設(shè)備對各個(gè)地區(qū)的土壤進(jìn)行拍攝,采集相應(yīng)土壤圖像信息。

    根據(jù)土壤的顏色,我們分別拍攝約總共5 000張圖片,分別包括黑色土地、黃色土地、紅色土地、紫色土地和荒漠土地,并通過這五種土壤類型進(jìn)行圖像分類,以便于通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。

    2 土壤圖像處理

    為了便于圖像數(shù)據(jù)的分析,本文將得到的各地區(qū)土壤圖片進(jìn)行整理劃分,分別劃分到五種土壤類型中。本文將土壤根據(jù)顏色和類型依次設(shè)置標(biāo)簽,分別為黑色土地、紫色土地、黃色土地、紅色土地和荒漠土地共5 000張圖片,并將圖像大小轉(zhuǎn)化為224像素。同時(shí),將圖像的像素值統(tǒng)一在0~1之間,對每一張土壤圖片進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化操作,通過計(jì)算其圖片的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行線性變換。由于設(shè)備和復(fù)雜環(huán)境受限,數(shù)據(jù)集種類單一,本文通過幾何變換、伽馬變換和高斯濾波來去模糊、降噪來豐富土壤數(shù)據(jù)集。

    2.1 幾何變換

    本文通過裁剪或反轉(zhuǎn)的方式來增加土壤圖像數(shù)據(jù)。在裁剪中,對部分圖片裁剪約30%~40%。那么作為位圖,裁剪后,會(huì)使得圖像像素值集中在一定的范圍內(nèi),使得圖片整體很亮,像素值會(huì)增高,如圖1所示。

    如圖2所示,對于無人機(jī)拍攝的遙感圖像,可以通過規(guī)格網(wǎng)格、滑動(dòng)窗口和隨機(jī)窗口三種方法進(jìn)行處理和采集,把圖像的某一區(qū)域放大并作為土壤樣本的訓(xùn)練集和測試集。

    2.2 伽馬變換

    根據(jù)伽馬變換s = c ? rγ 調(diào)整土壤圖像的灰度,以此來加強(qiáng)數(shù)據(jù)規(guī)模。其中,s 為輸出圖像的像素值,r為輸入圖像的像素值,c 為伽馬變換的常數(shù)值,一般用于像素值在圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后輸出其灰度的范圍,具體情況依據(jù)實(shí)際應(yīng)用為準(zhǔn)。γ 為伽馬值,本文取γ =0.5,γ = 1.0,γ = 1.5,γ = 2.0四個(gè)伽馬值進(jìn)行對比,加強(qiáng)數(shù)據(jù),如圖3所示。

    2.3 高斯濾波

    本文通過高斯濾波來消除圖片噪聲點(diǎn),由于某地區(qū)可能出現(xiàn)背景噪聲,主要包括從地球、太陽、大地和云霧等輻射源照射,通過遙感設(shè)備獲取的土壤圖像,可能會(huì)出現(xiàn)白噪聲。因此,采用高斯濾波來去除噪聲,也因此在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí),增強(qiáng)土壤數(shù)據(jù),保證模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性更高,也能夠處理更加復(fù)雜的問題,更能適應(yīng)非線性條件下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如式(1)所示。

    其中,Ai 為第i 個(gè)高斯分布的脈沖振幅,μi 為第i個(gè)分布的中心位置,ωi為第i個(gè)分布的半寬。

    3 模型設(shè)計(jì)

    基于深度學(xué)習(xí)框架,采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis, PCA)和多元線性回歸進(jìn)行土壤的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析,構(gòu)建如圖4所示的一種多模態(tài)土壤信息模型(Multimodal Soil Information Model, MSI)。

    首先,先對通過深度學(xué)習(xí)將土壤圖像輸入模型中進(jìn)行訓(xùn)練,通過卷積核進(jìn)行上下文特征提取,經(jīng)過池化層,對卷積核處理的結(jié)果進(jìn)行降維,最后通過訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該土壤圖像推理為哪種顏色。例如Persson等人[7],評(píng)估了使用圖像分析從土壤顏色估計(jì)表層土壤濕度。使用了四種天然土壤和均勻的細(xì)沙并且研究了土壤顏色關(guān)于土壤濕度的變化。

    其次,將該地區(qū)的土壤可使用傳感器對土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行測量,使用PCA得到土壤的主成分后,再將其作為輸入多元線性回歸模型得到土壤主成分?jǐn)?shù)據(jù)。針對土壤的元素狀況對植物生長中的作用,采用PCA方法分析了16種元素的濃度數(shù)據(jù),將土壤中的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)一步簡化,從而達(dá)到數(shù)據(jù)降維的作用。

    最后,通過獲取的土壤主成分訓(xùn)練多元線性回歸模型,得到其土壤某成分的目標(biāo)值,再結(jié)合農(nóng)作物的習(xí)性選擇播種,例如茶葉喜酸、大米在黑土地質(zhì)量更佳等。

    4 實(shí)驗(yàn)仿真

    由于土壤圖像數(shù)據(jù)量較大,以及土壤所在環(huán)境下的一些客觀因素影響,不能通過人工手段去判斷土壤質(zhì)地。本文在數(shù)據(jù)預(yù)處理中說明的數(shù)據(jù)來源以及數(shù)據(jù)的歸一化,并且將圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和測試集分別劃分為8∶2,然后通過分別設(shè)置為0.001、0.000 1、0.000 01 的學(xué)習(xí)率,采用AlexNet、ResNet-18 以及VGG16進(jìn)行比較和訓(xùn)練。

    4.1 AlexNet 模型

    AlexNet是由Alex Krizhevsky在2012年提出的一種深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[8],主要應(yīng)用于圖像分類。本文將模型訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為110、批量數(shù)為32,通過實(shí)驗(yàn)得到該模型在學(xué)習(xí)率分別為0.001、0.000 1和0.000 01時(shí)的準(zhǔn)確率與損失值,其效果如圖5所示。

    當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.001時(shí),AlexNet網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率與損失值如圖5(a,d)所示,訓(xùn)練集最高準(zhǔn)確率為46.89%,測試集準(zhǔn)確率為43.3%。一開始,模型的損失值急劇下降。但后期訓(xùn)練至15輪之后,模型準(zhǔn)確率一直穩(wěn)定于約21.3%,損失函數(shù)一直呈水平狀態(tài)。說明該模型在此參數(shù)下,模型準(zhǔn)確率不高,損失值收斂于1.6左右,顯然模型的效果不佳,模型欠擬合。

    將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000 1時(shí),AlexNet網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率與損失值如圖5(b,c)所示,不難發(fā)現(xiàn),此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練最高準(zhǔn)確率為100%,測試集準(zhǔn)確率為99.8%,模型的精度提高。同時(shí),模型損失值也相比學(xué)習(xí)率0.001時(shí)穩(wěn)定。但損失值在后期收斂效果較差,可能出現(xiàn)模型不穩(wěn)定的情況。因此,再投入土壤檢測實(shí)際應(yīng)用中,可能無法達(dá)到如此高的精度。又可能出現(xiàn)一系列的故障,加大技術(shù)人員工作量。

    將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000 01時(shí),重新訓(xùn)練該模型后,如圖5(c,f)可見模型訓(xùn)練最高準(zhǔn)確率為100%,但是在進(jìn)行測試集中模型準(zhǔn)確率僅達(dá)到21%。間接從圖5(c)看出模型前20輪前,準(zhǔn)確率具有較大的波動(dòng),不穩(wěn)定,則可能出現(xiàn)的模型過擬合的現(xiàn)象,因此該模型效果不穩(wěn)定。

    綜上所述,模型雖然出現(xiàn)了前幾輪損失值急劇下降的現(xiàn)象,但該現(xiàn)象并不會(huì)使得模型精度發(fā)生改變,因此,這是一種合理現(xiàn)象。但在3個(gè)學(xué)習(xí)率測試情況下,AlexNet模型可能不適合土壤圖像檢測。

    4.2 ResNet-18模型

    引入了殘差塊的ResNet-18模型[9],使得在訓(xùn)練模型時(shí)加快模型訓(xùn)練精度與模型訓(xùn)練速度。訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為110輪,批量數(shù)為32。

    當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001時(shí),ResNet-18網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率與損失值如圖6(a)(d)所示,訓(xùn)練集最高準(zhǔn)確率為98.84%,測試集準(zhǔn)確率為98.11%。然而ResNet-18模型在訓(xùn)練過程中,模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率與真實(shí)值的準(zhǔn)確率的誤差較小,相比于AlexNet模型,其模型的訓(xùn)練損失值與真實(shí)損失值誤差較大,可能模型不在輪數(shù)限制的情況下,模型準(zhǔn)確率可能會(huì)一直呈現(xiàn)水平形態(tài),也可能在實(shí)際應(yīng)用中模型的效果不是很好。而ResNet-18模型訓(xùn)練集的損失值波動(dòng)較大,比較不穩(wěn)定。另外訓(xùn)練集與測試集的損失值誤差逐漸增大,其模型若在110輪之后可能模型會(huì)出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象。

    當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000 1時(shí),ResNet-18網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率與損失值如圖6(b)(c)所示,訓(xùn)練集最高準(zhǔn)確率為100%,測試集準(zhǔn)確率為98.96%。其情況與學(xué)習(xí)率0.001的ResNet-18模型相比,模型的穩(wěn)定性有了一定的提高,其準(zhǔn)確率誤差遠(yuǎn)比0.001模型小,模型訓(xùn)練穩(wěn)定。在損失值上也有了一定的收斂。

    當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.000 01時(shí),ResNet-18網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率與損失值如圖6(c)(f)所示,訓(xùn)練集最高準(zhǔn)確率為100%,測試集準(zhǔn)確率為98.96%。該模型損失函數(shù)在剛開始訓(xùn)練的時(shí)候就具有明顯的誤差,真實(shí)值損失函數(shù)與測試集損失函數(shù)較大,模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確率與測試準(zhǔn)確率與學(xué)習(xí)率0.000 1和0.001相比誤差較大,模型具有明顯過擬合現(xiàn)象,無法應(yīng)用。

    綜上所述,當(dāng)輪數(shù)為110,學(xué)習(xí)率為0.000 1時(shí),模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和魯棒性,并且相比AlexNet模型而言,ResNet-18模型性能更強(qiáng),模型識(shí)別率越高。

    4.3 VGG-16模型

    本研究訓(xùn)練模型的VGG-16模型,在學(xué)習(xí)率0.001 時(shí),出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象,模型準(zhǔn)確率為19.48%。根據(jù)Aya 所研究的VGG-16 模型對土壤檢測效果得出VGG-16的準(zhǔn)確率為82%。損失值達(dá)到0.66。又根據(jù)Chetan等人[10]的研究發(fā)現(xiàn)VGG-16在不同優(yōu)化器下的模型準(zhǔn)確率達(dá)到96%、97.3% 和98.94%。表明了VGG-16在特征提取上表現(xiàn)出其優(yōu)異的性能。

    本文對土壤含水量、黏土含量、沙含量、酸堿度、碳酸鹽和硫酸鹽等分別進(jìn)行歸一化后再進(jìn)行主成分分析降維簡化數(shù)據(jù)。根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率80%得知,最終得到7個(gè)主成分,以此保留土壤成分的特征,作為自變量表示土壤成分特征,如表2所示。

    根據(jù)前7個(gè)主成分的特征向量,可以得到如圖7 所示的主成分表達(dá)式。

    如圖8 所示,對于95% 置信區(qū)間橢圓范圍內(nèi)的點(diǎn),降維后的數(shù)據(jù)均為有效值,而超出橢圓區(qū)間范圍的數(shù)值并予以剔除。

    通過求出的PCA數(shù)值,根據(jù)電導(dǎo)率、CaCO3、頂土交換鈉百分比、pH值、有機(jī)質(zhì)含量以及CaS04進(jìn)行預(yù)測,借助多元線性回歸模型進(jìn)行了土壤成分預(yù)測,訓(xùn)練出如圖9所示的權(quán)重和偏置值。

    其中:y1 為電導(dǎo)率,y2 為CaCO3含量,y3 為頂土交換鈉百分比,y4 為土壤酸堿度pH值,y5 為有機(jī)質(zhì)含量,y6 為CaSO4含量。再根據(jù)表3的結(jié)果與多元線性回歸求出的結(jié)果進(jìn)行比對,若該結(jié)果與土壤某幾種屬性的適種范圍內(nèi),就可以種植對應(yīng)的農(nóng)作物。

    5 結(jié)論

    本文構(gòu)建了多模態(tài)土壤信息模型,通過ResNet-18、VGG-16和AlexNet網(wǎng)絡(luò)建立土壤顏色識(shí)別與土壤檢測模型。分別訓(xùn)練3個(gè)模型進(jìn)行比較后,ResNet-18 模型更好。在訓(xùn)練模型過程中,最優(yōu)模型準(zhǔn)確率達(dá)到100%,損失值保持在0.004 左右。擁有殘差塊ResNet-18模型,既解決了土壤訓(xùn)練時(shí)VGG-16訓(xùn)練時(shí)間太長的問題,同時(shí)引入ResNet-18殘差塊也有助于防止梯度消失的現(xiàn)象出現(xiàn),相比應(yīng)用于土壤檢測的工作中,ResNet-18具有非常大的潛力。

    色94色欧美一区二区| 在线观看免费午夜福利视频| 免费观看av网站的网址| 90打野战视频偷拍视频| 看十八女毛片水多多多| 色网站视频免费| 成年美女黄网站色视频大全免费| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 午夜福利视频精品| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 成年人免费黄色播放视频| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 欧美最新免费一区二区三区| av免费观看日本| 国产精品三级大全| 狂野欧美激情性bbbbbb| 久久毛片免费看一区二区三区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 国产一区亚洲一区在线观看| 一本大道久久a久久精品| 欧美日韩亚洲高清精品| 黄色一级大片看看| 国产国语露脸激情在线看| 久久综合国产亚洲精品| 亚洲精品中文字幕在线视频| 日本黄色日本黄色录像| 两性夫妻黄色片| 国产亚洲最大av| 曰老女人黄片| 国产不卡av网站在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 日韩中文字幕视频在线看片| 男男h啪啪无遮挡| 欧美日韩亚洲高清精品| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲成国产人片在线观看| 99九九在线精品视频| 熟妇人妻不卡中文字幕| 性高湖久久久久久久久免费观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 美女福利国产在线| 国产日韩欧美亚洲二区| 男女之事视频高清在线观看 | 久久精品国产亚洲av涩爱| 人成视频在线观看免费观看| 国产成人啪精品午夜网站| 老司机亚洲免费影院| 国产野战对白在线观看| 大话2 男鬼变身卡| www.精华液| 亚洲精品日本国产第一区| av在线老鸭窝| 成年美女黄网站色视频大全免费| 亚洲国产欧美在线一区| 五月天丁香电影| 欧美在线黄色| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 午夜免费鲁丝| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 欧美激情极品国产一区二区三区| 亚洲av成人精品一二三区| 毛片一级片免费看久久久久| av卡一久久| 国产人伦9x9x在线观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 精品国产一区二区三区四区第35| 欧美黑人精品巨大| 亚洲成人国产一区在线观看 | 久久狼人影院| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久精品人人爽人人爽视色| 制服丝袜香蕉在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 亚洲精品,欧美精品| 国产麻豆69| 国产精品人妻久久久影院| 成人影院久久| 高清欧美精品videossex| 亚洲av综合色区一区| 九九爱精品视频在线观看| 久久亚洲国产成人精品v| 成人手机av| 国产亚洲最大av| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲国产精品999| 久久性视频一级片| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 成人三级做爰电影| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 午夜福利乱码中文字幕| 青草久久国产| 美女福利国产在线| 日韩视频在线欧美| 欧美精品一区二区免费开放| 亚洲色图综合在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 亚洲免费av在线视频| 99久国产av精品国产电影| 国产色婷婷99| 国产精品成人在线| 精品少妇内射三级| 亚洲少妇的诱惑av| 欧美日韩综合久久久久久| 十分钟在线观看高清视频www| 女性被躁到高潮视频| 午夜免费观看性视频| 国产精品国产三级专区第一集| 久久热在线av| 亚洲av在线观看美女高潮| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产男女内射视频| 久久久精品区二区三区| 久久久久久久久久久免费av| 啦啦啦在线观看免费高清www| 老司机在亚洲福利影院| 欧美黄色片欧美黄色片| 看非洲黑人一级黄片| 亚洲欧美一区二区三区久久| 另类亚洲欧美激情| 成人国产麻豆网| 9191精品国产免费久久| 成年动漫av网址| 久久99精品国语久久久| 日日爽夜夜爽网站| h视频一区二区三区| 这个男人来自地球电影免费观看 | 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产 精品1| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产欧美日韩综合在线一区二区| a 毛片基地| 久久av网站| av福利片在线| 我要看黄色一级片免费的| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久精品亚洲av国产电影网| 丁香六月欧美| 在线观看一区二区三区激情| 久久性视频一级片| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 欧美国产精品va在线观看不卡| 一区二区日韩欧美中文字幕| 一区二区av电影网| 老司机在亚洲福利影院| 国产精品一区二区在线观看99| 免费不卡黄色视频| 亚洲三区欧美一区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久午夜综合久久蜜桃| 男女午夜视频在线观看| 91国产中文字幕| 亚洲成人手机| 国产又色又爽无遮挡免| 久久久久精品久久久久真实原创| 曰老女人黄片| 成人免费观看视频高清| 丰满乱子伦码专区| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 日本wwww免费看| 不卡av一区二区三区| 少妇被粗大的猛进出69影院| 亚洲国产av新网站| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 免费看不卡的av| 操出白浆在线播放| 亚洲国产精品成人久久小说| 啦啦啦 在线观看视频| 国产成人欧美在线观看 | 亚洲,欧美,日韩| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 婷婷色综合www| 两个人免费观看高清视频| 大香蕉久久成人网| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 色吧在线观看| 国产精品国产三级国产专区5o| 考比视频在线观看| 操出白浆在线播放| 亚洲五月色婷婷综合| 不卡视频在线观看欧美| 少妇的丰满在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 99国产精品免费福利视频| 桃花免费在线播放| 一区二区三区激情视频| 精品酒店卫生间| 成人三级做爰电影| 晚上一个人看的免费电影| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 日本av免费视频播放| 亚洲欧洲日产国产| 久久热在线av| 婷婷色综合www| 超碰97精品在线观看| 午夜福利一区二区在线看| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产极品粉嫩免费观看在线| 午夜免费鲁丝| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 欧美黑人欧美精品刺激| 十八禁人妻一区二区| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲欧美一区二区三区国产| 久热这里只有精品99| 欧美在线一区亚洲| 一边亲一边摸免费视频| 欧美日韩av久久| 亚洲人成网站在线观看播放| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 国产高清国产精品国产三级| 国产在线一区二区三区精| 国产精品 国内视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 久热这里只有精品99| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲五月色婷婷综合| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产精品一国产av| 视频区图区小说| 成人毛片60女人毛片免费| 亚洲欧洲日产国产| 曰老女人黄片| 日韩一区二区视频免费看| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 免费观看性生交大片5| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 国产av精品麻豆| 国产成人免费观看mmmm| 高清欧美精品videossex| 日韩欧美一区视频在线观看| 日韩人妻精品一区2区三区| 最近最新中文字幕免费大全7| 97人妻天天添夜夜摸| 国产不卡av网站在线观看| 欧美日韩成人在线一区二区| 亚洲欧洲日产国产| 老司机在亚洲福利影院| 欧美变态另类bdsm刘玥| 一级片免费观看大全| 精品一区在线观看国产| 一区二区三区激情视频| 国产欧美亚洲国产| 精品国产一区二区久久| 色播在线永久视频| 久久久国产欧美日韩av| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 色综合欧美亚洲国产小说| 国产老妇伦熟女老妇高清| 日韩一区二区视频免费看| 又大又爽又粗| 综合色丁香网| 三上悠亚av全集在线观看| 伦理电影大哥的女人| 国产片内射在线| 精品人妻一区二区三区麻豆| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲精品久久午夜乱码| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产高清国产精品国产三级| 少妇被粗大的猛进出69影院| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 日日啪夜夜爽| 日本wwww免费看| 亚洲av综合色区一区| 色94色欧美一区二区| 国产精品人妻久久久影院| 午夜精品国产一区二区电影| 大香蕉久久成人网| 欧美成人午夜精品| 午夜日本视频在线| 97人妻天天添夜夜摸| 欧美激情高清一区二区三区 | 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产激情久久老熟女| 亚洲成人免费av在线播放| 波多野结衣一区麻豆| 一级a爱视频在线免费观看| 国产熟女欧美一区二区| 一级毛片我不卡| 欧美日本中文国产一区发布| 久久久久久久精品精品| 国产精品二区激情视频| av一本久久久久| tube8黄色片| 国产国语露脸激情在线看| 超碰97精品在线观看| 婷婷色麻豆天堂久久| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 波多野结衣av一区二区av| 两性夫妻黄色片| www日本在线高清视频| 久久久精品免费免费高清| 少妇人妻久久综合中文| 自线自在国产av| 成人手机av| 少妇人妻精品综合一区二区| 日韩av不卡免费在线播放| 久久久久网色| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 久久久久网色| 中文天堂在线官网| 久久久久网色| 交换朋友夫妻互换小说| 久久久久网色| 人成视频在线观看免费观看| 2021少妇久久久久久久久久久| 国产高清不卡午夜福利| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 国产欧美亚洲国产| 一二三四中文在线观看免费高清| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 在线天堂中文资源库| 亚洲情色 制服丝袜| 午夜福利一区二区在线看| 亚洲综合色网址| 免费看av在线观看网站| 黄片无遮挡物在线观看| 国产成人欧美| 亚洲精品视频女| av女优亚洲男人天堂| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲国产最新在线播放| 精品国产乱码久久久久久男人| 色播在线永久视频| 欧美日韩综合久久久久久| 久久精品久久精品一区二区三区| 99国产精品免费福利视频| 欧美久久黑人一区二区| 国产成人一区二区在线| 黄片播放在线免费| 91精品三级在线观看| 黄片播放在线免费| 捣出白浆h1v1| 免费观看性生交大片5| 欧美黄色片欧美黄色片| 久久99热这里只频精品6学生| 国产精品二区激情视频| 久久99热这里只频精品6学生| 国产精品二区激情视频| 久久97久久精品| 久久av网站| 亚洲综合色网址| 黄色 视频免费看| 亚洲成人一二三区av| 最近的中文字幕免费完整| 国产在线视频一区二区| 国产一区二区在线观看av| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产在线视频一区二区| 在线观看三级黄色| 飞空精品影院首页| 久久久久久久久久久久大奶| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 亚洲欧美成人综合另类久久久| av女优亚洲男人天堂| 国产精品.久久久| 一级毛片电影观看| 国产乱人偷精品视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 精品久久久精品久久久| 人妻一区二区av| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品久久久久久久久免| 国产极品粉嫩免费观看在线| av在线app专区| 久久性视频一级片| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 视频区图区小说| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 国产成人免费观看mmmm| av在线老鸭窝| 国产成人啪精品午夜网站| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久热在线av| 大香蕉久久网| 一本久久精品| 久久99一区二区三区| 老司机亚洲免费影院| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 秋霞在线观看毛片| 久久性视频一级片| 午夜精品国产一区二区电影| 女人精品久久久久毛片| av线在线观看网站| 亚洲成国产人片在线观看| 免费少妇av软件| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产又色又爽无遮挡免| 久久99热这里只频精品6学生| 国产一区二区激情短视频 | 最近最新中文字幕免费大全7| 欧美av亚洲av综合av国产av | 久久久久精品人妻al黑| 好男人视频免费观看在线| 黑丝袜美女国产一区| 欧美人与性动交α欧美软件| 久久免费观看电影| 婷婷成人精品国产| 视频区图区小说| 丁香六月天网| 亚洲欧洲日产国产| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 在线观看免费高清a一片| 色网站视频免费| 热99国产精品久久久久久7| 美女大奶头黄色视频| 一级a爱视频在线免费观看| 免费人妻精品一区二区三区视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 国产97色在线日韩免费| 成年动漫av网址| 久久久久人妻精品一区果冻| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 9191精品国产免费久久| 欧美在线一区亚洲| 久久久精品区二区三区| 一区二区av电影网| 精品一区二区三卡| 欧美久久黑人一区二区| 午夜福利免费观看在线| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 丰满饥渴人妻一区二区三| av福利片在线| 欧美av亚洲av综合av国产av | 国产成人精品福利久久| 精品久久久精品久久久| a级毛片在线看网站| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 中文欧美无线码| 久久久久久人妻| 久久久久视频综合| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 精品少妇久久久久久888优播| 日本av免费视频播放| 欧美 日韩 精品 国产| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 精品亚洲成国产av| 欧美中文综合在线视频| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 亚洲国产欧美网| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产精品一区二区精品视频观看| 免费观看a级毛片全部| 久久人人97超碰香蕉20202| 国产成人欧美在线观看 | 超色免费av| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 日韩中文字幕视频在线看片| 亚洲成人国产一区在线观看 | 97在线人人人人妻| 国产精品 欧美亚洲| 男女床上黄色一级片免费看| 一级毛片我不卡| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲精品中文字幕在线视频| 成人国产av品久久久| 亚洲综合色网址| 熟女av电影| 毛片一级片免费看久久久久| 交换朋友夫妻互换小说| 国产精品久久久久久久久免| 各种免费的搞黄视频| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲,一卡二卡三卡| 黄频高清免费视频| 一级黄片播放器| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 日韩视频在线欧美| 午夜免费鲁丝| 亚洲第一区二区三区不卡| 欧美成人午夜精品| 极品人妻少妇av视频| 精品一品国产午夜福利视频| 色视频在线一区二区三区| 99精国产麻豆久久婷婷| 亚洲五月色婷婷综合| 日韩精品有码人妻一区| 国产xxxxx性猛交| 精品第一国产精品| 亚洲成色77777| 99久国产av精品国产电影| 视频在线观看一区二区三区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 欧美中文综合在线视频| 操美女的视频在线观看| 国产不卡av网站在线观看| 91精品伊人久久大香线蕉| 交换朋友夫妻互换小说| 中文字幕制服av| 久久久久视频综合| 男女床上黄色一级片免费看| 我要看黄色一级片免费的| av在线观看视频网站免费| 久久人人97超碰香蕉20202| 国产男女内射视频| 精品酒店卫生间| 成年人午夜在线观看视频| 国产精品偷伦视频观看了| 高清在线视频一区二区三区| 国产精品 欧美亚洲| 女人久久www免费人成看片| 国产老妇伦熟女老妇高清| 欧美日韩视频精品一区| 国产又爽黄色视频| 综合色丁香网| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 99re6热这里在线精品视频| 中文字幕精品免费在线观看视频| 91国产中文字幕| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲av电影在线进入| 免费黄色在线免费观看| 国产成人91sexporn| 免费看不卡的av| 两个人看的免费小视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 午夜免费鲁丝| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 国产99久久九九免费精品| 亚洲在久久综合| xxxhd国产人妻xxx| 国产精品.久久久| 色播在线永久视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 婷婷色综合www| 满18在线观看网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 婷婷色麻豆天堂久久| 另类精品久久| 欧美日韩一级在线毛片| 国产乱人偷精品视频| 国产成人欧美在线观看 | 国产亚洲一区二区精品| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 免费黄网站久久成人精品| av片东京热男人的天堂| 午夜影院在线不卡| av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩视频在线欧美| 一级毛片电影观看| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲av国产av综合av卡| 无遮挡黄片免费观看| 黄色怎么调成土黄色| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 久久久久久久国产电影| 精品一区在线观看国产| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产精品久久久久久精品古装| 国产亚洲欧美精品永久| 黄色视频不卡| 最近2019中文字幕mv第一页| 操美女的视频在线观看| 99re6热这里在线精品视频| av女优亚洲男人天堂| 精品国产一区二区久久| 亚洲第一青青草原| 日本欧美国产在线视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 秋霞伦理黄片| 一级毛片我不卡| 国产精品一国产av| av线在线观看网站| 高清av免费在线| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产精品久久久久久精品电影小说| 一区二区av电影网| 尾随美女入室| 久久久久网色| 亚洲国产av影院在线观看| 人妻一区二区av| 曰老女人黄片| 99久久精品国产亚洲精品| 亚洲男人天堂网一区| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 亚洲国产av新网站| 欧美黑人欧美精品刺激| 丝袜脚勾引网站| 亚洲av男天堂| 久久鲁丝午夜福利片| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲伊人久久精品综合| 在线精品无人区一区二区三| 黄色视频在线播放观看不卡| 七月丁香在线播放| 男女床上黄色一级片免费看| a 毛片基地| 最近最新中文字幕免费大全7| 欧美日本中文国产一区发布| 在线免费观看不下载黄p国产| 成年女人毛片免费观看观看9 | 交换朋友夫妻互换小说| 国产乱人偷精品视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲精品视频女|