• <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 ?

    基于誘蟲板圖像的溫室番茄作物害蟲識別與監(jiān)測方法

    2021-03-29 01:12:48卜俊怡孫國祥王迎旭魏天翔汪小旵
    關(guān)鍵詞:潛葉蠅誘蟲煙粉

    卜俊怡,孫國祥,王迎旭,魏天翔,汪小旵

    (南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院/江蘇省現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備工程實驗室,江蘇 南京 210031)

    溫室高溫高濕的環(huán)境容易引發(fā)蟲害,害蟲的危害程度和種群密度監(jiān)測是科學(xué)防治決策的重要依據(jù)[1]。與人工計數(shù)這一傳統(tǒng)方式相比,計算機視覺獲取害蟲信息的方法更為快速和準確,可為及時采取措施防治蟲害提供有效技術(shù)手段[2-4]。

    目前,已有許多學(xué)者開展了基于圖像處理的害蟲計數(shù)研究工作[5-12],但對于實際田間采集圖像光照不均問題的研究還不夠充分。邱白晶等[13]分析蚜蟲區(qū)、綠葉區(qū)和蚜葉區(qū)的G分量特點,通過閾值法分割圖像并對蚜蟲進行計數(shù)。楊信廷等[14]通過提取HSI空間的I分量和L*a*b*空間的b分量,并利用Canny和Prewitt算子對圖像進行邊緣分割,分離得到粉虱和薊馬。上述研究所用的分割方法雖然不同,但都是利用顏色空間的轉(zhuǎn)換來增強害蟲與背景的對比度以達到較為理想的分割結(jié)果。此類方法對于處理微弱光照不均現(xiàn)象效果較好,但對于處理光照不均較為嚴重的則效果不佳。近年來害蟲圖像識別技術(shù)也在不斷發(fā)展[15-20],如陸靜等[21]利用F-score評價方法從66個特征參數(shù)中選取10個最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以識別稻飛虱;張銀松等[22]利用改進Faster-RCNN模型識別誘蟲板上的蚜蟲和潛葉蠅;Espinoza等[23]利用一種前饋多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別粉虱和薊馬。上述識別方法準確率都較高,但只對1種或2種害蟲進行識別和計數(shù),不能滿足同時監(jiān)測多類害蟲的需要。

    本研究針對光照嚴重不均問題提出了一種基于背景均勻化圖像的自適應(yīng)分割方法,提取誘蟲板害蟲區(qū)域,并提取害蟲顏色特征、形狀特征和紋理特征,利用一種基于隨機森林(random forest,RF)的圖像識別方法識別4類溫室番茄作物害蟲(煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲),實現(xiàn)多類溫室番茄作物害蟲的準確識別和計數(shù)。

    1 材料與方法

    1.1 誘蟲板圖像采集

    溫室中危害番茄的主要蟲害是煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲(圖1)。本試驗在種植有‘黑玉一號’小番茄的玻璃溫室中安裝害蟲圖像采集裝置(圖2),其主要由不銹鋼框架、誘蟲板(20 cm×25 cm)、LED補光燈、三腳架和拍照盒(內(nèi)置分辨率為3 024×4 036的攝像頭)組成。根據(jù)害蟲趨色性原理利用黃色誘蟲板吸引害蟲,再由板上高黏度膠粘住害蟲以達到誘捕效果,通過定時拍攝誘蟲板圖像并將圖像傳輸至PC端進行處理。

    圖1 誘捕害蟲種類Fig.1 Species of trapping pest

    圖2 害蟲圖像采集裝置Fig.2 Pest image acquisition device

    害蟲圖像采集時間為2020年6月6日至7月18日,在此期間日平均氣溫較高,誘蟲板誘捕害蟲種類較為全面且數(shù)量較多。于6月6日在溫室內(nèi)懸掛5張誘蟲板,放置3 d后于6月8日利用圖像采集裝置拍攝這5張誘蟲板圖像用于訓(xùn)練害蟲識別模型。自6月9日至7月18日每天16:00采集圖像用于測試,每隔5 d更換1次誘蟲板。

    1.2 基于誘蟲板圖像背景均勻化的自適應(yīng)分割方法

    圖像中特定的、具有特殊性質(zhì)的單一或多個區(qū)域,稱之為目標或前景;而其他部分則稱為圖像的背景。圖像分割是為了辨識和分析目標,將目標從圖像中孤立出來的過程。在誘蟲板圖像處理中,將害蟲目標與誘蟲板背景分割開來是最為關(guān)鍵的一步,分割的結(jié)果將直接影響后續(xù)目標害蟲識別和計數(shù)的效果。

    本試驗環(huán)境導(dǎo)致采集到的誘蟲板圖像無法避免光照影響,原始誘蟲板圖像亮度不均,因此提出一種圖像背景均勻化預(yù)處理方法。通過對比發(fā)現(xiàn),RGB顏色模型的B分量可以增強白色煙粉虱與黃色誘蟲板的對比度,HSV顏色模型的V分量可以增強深色潛葉蠅等害蟲與誘蟲板的對比度,因此分別取原始誘蟲板圖像的RGB模型B分量和HSV模型V分量(為后續(xù)步驟統(tǒng)一,將V分量與255作差),得到誘蟲板灰度圖像;采用大小ω×ω的窗口逐行掃描圖像,對圖像先后進行均值濾波和最小值濾波,得到誘蟲板背景圖像(經(jīng)試驗,ω=55為最優(yōu)窗口);按公式(1)[24]將誘蟲板灰度圖像變換為次均勻光照圖像,其目的在于縮小圖像局部背景的亮度變化范圍。

    (1)

    式中:Ip(i,j)為誘蟲板灰度圖像灰度值;Ib(i,j)為誘蟲板背景圖像灰度值;Is(i,j)為次均勻光照圖像灰度值。

    由圖3可知:原始誘蟲板RGB圖像中陰影區(qū)與明亮區(qū)的交界區(qū)域在次均勻光照圖像中形成“亮帶”或“亮塊”(圖中由紅色方框標出),背景亮度過高導(dǎo)致其與害蟲區(qū)域?qū)Ρ榷冗^小。

    圖3 光照不均勻區(qū)域?qū)Ρ葓DFig.3 Comparison of uneven illumination areas

    為實現(xiàn)此類區(qū)域背景均勻化,需了解其灰度值的變化特征。分析次均勻光照圖像的灰度值三維圖像(圖4)發(fā)現(xiàn),“亮帶”和“亮塊”區(qū)域灰度值在20~85灰度區(qū)間波動。在20~30和55~85灰度區(qū)間灰度值波動幅度微小,近似呈直線分布;在30~55灰度區(qū)間的灰度值基本呈線性分布。

    圖4 次均勻光照圖像灰度值三維截面圖Fig.4 Three-dimensional section map of gray value of sub-uniform illumination image

    結(jié)合上述依據(jù),對0~85灰度區(qū)間進行分段調(diào)整。設(shè)20為最小背景灰度值,各灰度區(qū)間調(diào)整參數(shù)k的計算公式如式(2)所示。最后,通過調(diào)整公式(3)獲得最終均勻背景誘蟲板圖像。

    (2)

    (3)

    式中:Iu(i,j)為均勻背景圖像灰度值,在20~30、30~55以及55~85區(qū)間圖像灰度依次收縮1倍、1~2倍和2倍,使背景灰度值在20~42.5區(qū)間波動,以達到均勻背景的效果。

    經(jīng)背景均勻化操作后,害蟲目標與誘蟲板背景對比度顯著增強,再通過最大類間方差法確定閾值,對誘蟲板圖像進行全局閾值分割,得到誘蟲板二值圖像;對二值圖像進行形態(tài)學(xué)膨脹、孔洞填充和腐蝕算法處理,去除部分細微干擾,填補害蟲區(qū)域縫隙,使害蟲區(qū)域更加清晰連貫;將RGB顏色模型B分量圖像分割后得到的二值圖像與HSV顏色模型V分量圖像分割后得到的二值圖像融合,獲得最終誘蟲板二值圖像,標定害蟲區(qū)域,為后續(xù)提取特征做好準備。算法流程如圖5所示。

    1.3 基于隨機森林的多類害蟲識別方法

    1.3.1 溫室害蟲特征提取常用圖像特征包括顏色特征、形狀特征和紋理特征等,作為分類器的輸入,特征參數(shù)的好壞對分類器的泛化能力具有至關(guān)重要的影響。根據(jù)煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲的圖像特點提取以下特征:

    1)顏色特征:煙粉虱呈淡黃白色;潛葉蠅主要為灰褐色,腿、脛節(jié)呈灰黃色;果蠅蟲體以黃褐色居多,頭部復(fù)眼呈鮮紅色;有翅蚜蟲體色多為黑色。取RGB顏色模型、HSV顏色模型各分量的一階矩(共6個參數(shù))作為顏色特征。

    2)形狀特征:煙粉虱體長0.85~0.91 mm,靜止時兩翅合攏呈屋脊?fàn)?潛葉蠅成蟲體長4~6 mm;果蠅屬小型蠅類,體長1.5~4.0 mm;蚜蟲體長1.5~4.9 mm,大多約為2 mm。取面積、周長、長軸長度、短軸長度、寬長比、復(fù)雜度、橢圓度和離心率8個參數(shù)作為形狀特征。

    3)紋理特征:用刻畫圖像中重復(fù)出現(xiàn)的局部模式和排列規(guī)則反映害蟲的表面特性。較為經(jīng)典的紋理特征提取方法是灰度共生矩陣方法,其通過統(tǒng)計不同“灰度對”的共現(xiàn)頻率得到灰度共生矩陣,可通過一系列統(tǒng)計量表征矩陣特征。取害蟲灰度圖像的均值、對比度、均勻性、三階矩、相關(guān)性和熵6個參數(shù)作為紋理特征。

    1.3.2 害蟲分類算法設(shè)計決策樹是一種利用樹形結(jié)構(gòu)進行決策的算法,對于樣本數(shù)據(jù)根據(jù)特征進行分叉,最終建立1棵樹,樹的葉子節(jié)點標識最終決策。決策樹算法包括ID3、C4.5、CART等,其中,ID3算法采用信息增益Gain(S,A)最大的屬性作為分類屬性進行分類,直到所有節(jié)點分類熵Entropy(S)值為0,分類熵和信息增益的定義如公式(4)和(5)所示。

    (4)

    (5)

    式中:S為樣本;c為樣本類別數(shù);pi為目標屬性的第i個值所對應(yīng)的樣本在總樣本S中所占的比例;V(A)為決策屬性A的值域;|Sv|為屬性A的值為v的樣本數(shù)量;|S|為總樣本數(shù)量。

    C4.5算法是對ID3算法的改進,該算法加入了前剪枝的步驟并采用信息增益率來選擇決策屬性,定義如式(6)所示:

    (6)

    式中:|Si|為屬性A的值為i的樣本數(shù)量。

    隨機森林的實質(zhì)是一個將決策樹用于袋裝算法(bootstrap aggregating,bagging)的模型,本文利用隨機森林算法識別害蟲,其步驟包括:

    1)從樣本集中有放回隨機選擇m個樣本;

    2)從所有特征中隨機抽取n個特征,對選出的樣本利用這些特征建立決策樹(經(jīng)對比,選擇C4.5算法);

    3)重復(fù)以上兩步k次,得到k個決策樹形成隨機森林;

    4)訓(xùn)練結(jié)束后,利用每棵決策樹對測試樣本進行分類并采取投票的方式?jīng)Q定該樣本的最終分類。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 誘蟲板圖像自適應(yīng)分割結(jié)果與分析

    2.1.1 基于背景均勻化的圖像分割結(jié)果根據(jù)上述基于背景均勻化的圖像自適應(yīng)分割方法,得到誘蟲板圖像分割結(jié)果如圖6所示。其中圖6-a—d和圖6-e—h分別為RGB顏色模型條件下B分量灰度圖像和HSV顏色模型條件下V分量灰度圖像經(jīng)濾波后得到的誘蟲板背景圖像、背景規(guī)范化后的次均勻光照圖像以及對比度分段補償后的均勻背景誘蟲板圖像。將B分量灰度圖像和V分量灰度圖像二值化后融合得到最終誘蟲板二值圖像(圖6-j),對比原始誘蟲板RGB圖像(圖6-i)可知,本文設(shè)計的分割方法對處理害蟲目標與背景對比度較差的圖像效果較好。

    圖6 基于背景均勻化的誘蟲板圖像分割結(jié)果Fig.6 Segmentation result of trapping board image based on background homogenization

    圖7為本文分割方法在不同光照強度下對誘蟲板的分割效果。其中,圖7-a—c分別為6月10日、6月 17日和6月19日3 d不同光照強度下所拍攝的誘蟲板RGB圖像,圖7-d—f則為對應(yīng)的誘蟲板二值圖像。由于篇幅限制無法列出全部40張誘蟲板圖像,但所選出的3張圖像具有一定的代表性,由圖可知本文方法對分割不同光照強度下的誘蟲板圖像具有較好的適應(yīng)性。

    圖7 不同光照強度背景下誘蟲板圖像分割效果Fig.7 Segmentation effect of trapping board image in different light intensity

    2.1.2 基于背景均勻化的圖像分割方法分析圖8-a—d分別為RGB顏色模型B分量灰度圖像和HSV顏色模型V分量灰度圖像未經(jīng)過背景均勻化預(yù)處理和經(jīng)過預(yù)處理的誘蟲板灰度值三維圖像,未經(jīng)預(yù)處理的背景區(qū)域呈山脈狀,與灰度值較低的目標區(qū)域差異較小;而經(jīng)過預(yù)處理的背景區(qū)域呈平原狀,且與目標區(qū)域的對比度明顯增強。經(jīng)預(yù)處理后所得的均勻背景誘蟲板圖像仍為灰度圖,本文通過最大類間方差法確定閾值分割圖像。為驗證本文所提出的基于背景均勻化的自適應(yīng)分割方法的有效性,將此方法與Sauvola局部閾值法、Prewitt邊緣分割法以及k-means聚類法進行對比(表1),以害蟲錯誤提取率(error extraction rate,EER)、害蟲漏取率(pest missing rate,PMR)和分割準確率(segmentation accuracy,SA)作為評判標準,公式如下:

    圖8 誘蟲板B分量和V分量灰度值三維圖像Fig.8 Three-dimensional(3D)gray value map of B component and V component of pest trapping board

    EER=Nee/Nz

    (7)

    PMR=Nme/Nt

    (8)

    SA=Nce/Nt

    (9)

    式中:Nme為害蟲漏提取數(shù)量;Nee為害蟲錯誤提取數(shù)量;Nce為害蟲正確提取數(shù)量;Nt為人工計數(shù)的實際害蟲總數(shù)量;Nz為自動計數(shù)的害蟲總數(shù)量。

    通過對比發(fā)現(xiàn),經(jīng)背景均勻化處理后的圖像分割效果明顯優(yōu)于未經(jīng)背景均勻化處理的圖像。經(jīng)背景均勻化處理后利用最大類間方差法分割的圖像平均害蟲錯誤提取率最低,為4.89%,分割準確率為 95.34%;Prewitt邊緣分割方法平均分割準確率最高,但不足之處在于對圖像噪聲過于敏感,將噪聲分割成害蟲的情況較多,導(dǎo)致平均害蟲錯誤提取率較高;Sauvola局部閾值法以單一像素點為中心,根據(jù)此像素點鄰域內(nèi)標準方差和灰度值計算該像素點的閾值,這一方法可以較好地分離目標害蟲和背景,但同時也會產(chǎn)生較嚴重的“偽影”,導(dǎo)致分割出的目標害蟲的形狀有所缺失,不利于下一步的識別工作;k-means聚類法其實質(zhì)也是按灰度值將前、后景分開,因此當(dāng)光照不均勻時此方法獲取的分割標準并不合適。

    對比利用4種分割算法分割6月9日至7月18日所獲取的誘蟲板圖像得到的害蟲個數(shù)和人工計數(shù)結(jié)果(圖9)發(fā)現(xiàn),本文設(shè)計的分割算法得到的害蟲數(shù)量與人工計數(shù)結(jié)果最為相近;Prewitt邊緣分割算法分割出的害蟲數(shù)量大多比人工計數(shù)結(jié)果略多;Sauvola局部閾值法分割結(jié)果在單日害蟲數(shù)目較多的情況下與人工計數(shù)結(jié)果相差較大;k-means聚類法的計數(shù)結(jié)果比人工計數(shù)結(jié)果總體偏小。

    另外,通過對比發(fā)現(xiàn),光照越弱時往往害蟲漏取率越高,這是因為當(dāng)光照較弱時煙粉虱與誘蟲板的顏色對比非常不明顯,即使對圖像進行了對比度補償,在圖像暗區(qū)還是存在煙粉虱的漏取情況;當(dāng)光照越強時一般害蟲錯誤提取率越高,這是由于誘蟲板黏劑產(chǎn)生的反光點亮度過高而被錯誤識別為煙粉虱害蟲??偟膩碚f,相較于弱光照強度,當(dāng)光照強度較強時害蟲分割準確率較高。

    2.2 誘蟲板害蟲分類識別結(jié)果與分析

    2.2.1 誘蟲板害蟲分類結(jié)果選取6月6日至6月8日采集的5張誘蟲板圖像中400頭煙粉虱、360頭潛葉蠅、180頭果蠅和200頭蚜蟲,按6∶4比例隨機分為訓(xùn)練樣本(即240頭煙粉虱、216頭潛葉蠅、108頭果蠅和120頭蚜蟲)和測試樣本(160頭煙粉虱、144頭潛葉蠅、72頭果蠅和80頭蚜蟲)。提取并歸一化害蟲顏色特征、形狀特征和紋理特征共20個特征參數(shù)作為分類器的輸入,隨機選取特征,生成500棵決策樹,訓(xùn)練隨機森林,分類效果如圖10所示。

    圖10 隨機森林算法的分類效果Fig.10 Classification effects of random forest method1. 煙粉虱Bemisia tabaci;2. 潛葉蠅Chromatomyia horticola;3. 果蠅Drosophila melanogaster;4. 蚜蟲Laingia psammae.

    2.2.2 害蟲識別方法分析設(shè)F1={顏色特征向量},F2={形狀特征向量},F3={紋理特征向量},組合不同特征向量輸入分類器,對比C-SVC、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機森林的識別準確率(表2)發(fā)現(xiàn),輸入單一特征向量F1、F2、F3得到的害蟲識別率最低,但其中輸入顏色特征向量的效果最好,這一結(jié)果符合人眼的直觀感覺;3種特征向量兩兩組合,F1、F2組合的識別率高于另外2組;當(dāng)F1、F2、F3組合在一起時害蟲識別準確率最高,隨機森林的識別準確率為96.31%,C-SVC算法的識別準確率為95.38%,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別準確率為90.51%。

    表2 不同識別算法不同特征向量組合下的目標害蟲識別準確率Table 2 Recognition accuracy of target pest with different classification methods and different feature vectors

    圖11-a—d分別為6月9日至7月18日煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲通過人工計數(shù)方式和自動識別計數(shù)方式得到的害蟲數(shù)量。經(jīng)統(tǒng)計,4類害蟲的總體識別準確率分別為93.89%、90.71%、91.54%和 90.40%。從圖11發(fā)現(xiàn):7月煙粉虱數(shù)量較6月有所增長,6月初和7月初為煙粉虱數(shù)量的2個高峰期;潛葉蠅數(shù)量變化趨勢與煙粉虱相反,6月數(shù)量略多于7月;果蠅和蚜蟲的數(shù)量也是呈增長趨勢。總體上,煙粉虱、果蠅和蚜蟲在6月末7月初數(shù)量達到峰值,潛葉蠅數(shù)量則為最低值。由此可知,不同種類害蟲在不同時期的數(shù)量變化是不同的,而本文所設(shè)計的識別計數(shù)算法可以為監(jiān)測害蟲動態(tài)提供數(shù)據(jù)支持。

    圖11 人工計數(shù)和本文自動識別算法得到的4類害蟲數(shù)量對比Fig.11 Comparison of number of 4 kinds of pests by manual counting and automatic identification algorithm

    3 結(jié)論

    在誘蟲板圖像光照不均前提下,為實現(xiàn)對溫室番茄作物害蟲煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲進行準確識別和計數(shù),本文提出了基于背景均勻化的自適應(yīng)分割方法和基于隨機森林的識別算法。結(jié)果表明:

    1)基于背景均勻化的自適應(yīng)分割方法能夠有效解決實際環(huán)境下誘蟲板圖像光照不均現(xiàn)象,平均分割準確率為95.34%。剔除錯誤分割的害蟲區(qū)域包括誘蟲板表面黏劑反光區(qū)域和塵埃顆粒等干擾是算法可優(yōu)化的方向之一。

    2)基于隨機森林的識別算法通過提取顏色、形狀和紋理共20個特征參數(shù)對害蟲進行分類,平均害蟲識別準確率達到96.31%,可以較好地識別4類害蟲,達到精確計數(shù)的要求。

    3)綜合利用基于背景均勻化的自適應(yīng)分割方法和基于隨機森林的識別算法,在40 d內(nèi)對溫室番茄害蟲煙粉虱、潛葉蠅、果蠅和蚜蟲進行識別和計數(shù),總體識別準確率分別為93.89%、90.71%、91.54%和90.40%。

    猜你喜歡
    潛葉蠅誘蟲煙粉
    煙粉虱MEAM1和MED成蟲在辣椒上傳播番茄褪綠病毒的特性
    2020年天津地區(qū)水稻潛葉蠅重發(fā)原因及防控措施
    誘蟲作物在害蟲治理中的應(yīng)用
    安圖水稻潛葉蠅易發(fā)生氣象條件及噴藥氣象適宜度模型
    全降解誘蟲板對大棚番茄主要害蟲誘集效果初探
    近10年我國煙粉虱發(fā)生為害及防治研究進展
    植物保護(2018年5期)2018-12-05 10:36:16
    棚室蔬菜小型害蟲發(fā)生嚴重的原因及綠色防控技術(shù)
    水稻潛葉蠅綜合防治技術(shù)
    不同棗粘蟲誘芯的誘蟲效果篩選試驗
    中國果菜(2015年2期)2015-03-11 20:01:05
    圈只蟲子做“紅娘”
    知識窗(2014年3期)2014-04-03 02:32:49
    国产精品99久久99久久久不卡| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产又色又爽无遮挡免费看| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 宅男免费午夜| 1000部很黄的大片| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产成人欧美在线观看| 日韩av在线大香蕉| 国内揄拍国产精品人妻在线| 99视频精品全部免费 在线 | 欧美精品啪啪一区二区三区| 色尼玛亚洲综合影院| 久久九九热精品免费| 亚洲无线在线观看| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲精品一区av在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 亚洲中文日韩欧美视频| 久久人妻av系列| 欧美色欧美亚洲另类二区| www.www免费av| 亚洲激情在线av| 一区二区三区激情视频| 757午夜福利合集在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲国产中文字幕在线视频| 夜夜爽天天搞| 香蕉丝袜av| 露出奶头的视频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| www日本黄色视频网| 欧美日本亚洲视频在线播放| 黄色成人免费大全| 少妇的逼水好多| 高清在线国产一区| 成熟少妇高潮喷水视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 成人av在线播放网站| 夜夜爽天天搞| 91av网站免费观看| 久久精品国产清高在天天线| 国产av在哪里看| 国产精品一区二区精品视频观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 日本一本二区三区精品| 精品欧美国产一区二区三| 欧美黑人巨大hd| 色综合站精品国产| 欧美在线黄色| 男女午夜视频在线观看| 国产高清视频在线播放一区| 又紧又爽又黄一区二区| 岛国在线观看网站| 91在线观看av| 日韩欧美在线乱码| 国产精品99久久久久久久久| 在线国产一区二区在线| 性欧美人与动物交配| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久久久九九精品影院| 久久亚洲真实| 免费大片18禁| 久久中文字幕人妻熟女| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 日本五十路高清| 男女午夜视频在线观看| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产亚洲av高清不卡| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 日本成人三级电影网站| 精品福利观看| 又黄又爽又免费观看的视频| 丁香六月欧美| 看免费av毛片| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 免费在线观看成人毛片| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 中文字幕人妻丝袜一区二区| 亚洲无线在线观看| 制服丝袜大香蕉在线| 一级毛片精品| 可以在线观看的亚洲视频| 久久亚洲真实| 国产黄色小视频在线观看| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 一区福利在线观看| 国产乱人视频| 在线十欧美十亚洲十日本专区| xxx96com| 国产精品亚洲av一区麻豆| 国产精品久久视频播放| 99在线人妻在线中文字幕| 香蕉丝袜av| 色综合亚洲欧美另类图片| 香蕉av资源在线| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产精品香港三级国产av潘金莲| av在线蜜桃| 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲人成伊人成综合网2020| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久久国产一级毛片高清牌| 最近最新中文字幕大全电影3| 欧美成人免费av一区二区三区| 99热这里只有精品一区 | 无限看片的www在线观看| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 老司机在亚洲福利影院| 一区二区三区国产精品乱码| 最新美女视频免费是黄的| 国模一区二区三区四区视频 | 久99久视频精品免费| 日韩av在线大香蕉| 男女之事视频高清在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产成人系列免费观看| 最好的美女福利视频网| 男人舔奶头视频| 午夜福利高清视频| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 国产成人福利小说| 国产精品免费一区二区三区在线| av欧美777| 日韩欧美精品v在线| 久久久久亚洲av毛片大全| 悠悠久久av| 日韩中文字幕欧美一区二区| 曰老女人黄片| 欧美激情久久久久久爽电影| 搞女人的毛片| 不卡av一区二区三区| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 91在线观看av| 9191精品国产免费久久| 国产探花在线观看一区二区| 欧美国产日韩亚洲一区| 99热这里只有精品一区 | 中文字幕高清在线视频| 成人欧美大片| 色综合婷婷激情| 亚洲无线观看免费| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 中出人妻视频一区二区| 亚洲欧美日韩高清专用| 给我免费播放毛片高清在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 女警被强在线播放| 99久久国产精品久久久| 欧美丝袜亚洲另类 | 亚洲五月天丁香| 免费观看的影片在线观看| 熟女人妻精品中文字幕| 91av网站免费观看| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产精品爽爽va在线观看网站| 91在线精品国自产拍蜜月 | 天天添夜夜摸| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲精品久久国产高清桃花| 一级作爱视频免费观看| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 亚洲第一电影网av| 欧美一级a爱片免费观看看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 手机成人av网站| 女同久久另类99精品国产91| 精品国产亚洲在线| 欧美日本亚洲视频在线播放| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 亚洲熟妇熟女久久| 国产精品av久久久久免费| 两个人视频免费观看高清| 一边摸一边抽搐一进一小说| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 日本黄色片子视频| 国产激情久久老熟女| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产99白浆流出| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产精品久久久久久精品电影| 变态另类丝袜制服| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 男女视频在线观看网站免费| 真人一进一出gif抽搐免费| 国产激情久久老熟女| 欧美大码av| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲av五月六月丁香网| av在线蜜桃| 亚洲专区中文字幕在线| 成人三级黄色视频| 国产精品免费一区二区三区在线| 极品教师在线免费播放| 高清毛片免费观看视频网站| 久久这里只有精品19| 亚洲国产精品久久男人天堂| 怎么达到女性高潮| 亚洲精品在线美女| 搡老岳熟女国产| 老汉色av国产亚洲站长工具| 叶爱在线成人免费视频播放| 久久精品91无色码中文字幕| 亚洲av电影不卡..在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产精品亚洲美女久久久| 黄色 视频免费看| 午夜福利18| 露出奶头的视频| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 日本成人三级电影网站| 欧美一区二区精品小视频在线| 一区福利在线观看| 九九热线精品视视频播放| 两个人视频免费观看高清| 午夜激情欧美在线| 日本成人三级电影网站| 九九久久精品国产亚洲av麻豆 | 国产精品av久久久久免费| 99久久无色码亚洲精品果冻| 中国美女看黄片| xxxwww97欧美| 91老司机精品| 欧美日本视频| 国产乱人伦免费视频| 丁香欧美五月| 少妇丰满av| 久久天堂一区二区三区四区| 亚洲18禁久久av| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 精品久久久久久久末码| 国产亚洲精品久久久com| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产精品永久免费网站| 欧美黄色淫秽网站| 老司机福利观看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国内精品久久久久精免费| 欧美精品啪啪一区二区三区| 最好的美女福利视频网| 国产91精品成人一区二区三区| 亚洲av熟女| 美女高潮的动态| 精品一区二区三区av网在线观看| 国产乱人伦免费视频| 精品久久久久久,| 久久久久久大精品| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| www.精华液| 亚洲av五月六月丁香网| 欧美又色又爽又黄视频| 免费av毛片视频| 舔av片在线| 午夜福利在线观看吧| 美女 人体艺术 gogo| 国产精品 欧美亚洲| 色综合婷婷激情| 精品不卡国产一区二区三区| www.自偷自拍.com| 99久久精品热视频| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 国产精品久久视频播放| 很黄的视频免费| 国产高清videossex| 成人精品一区二区免费| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 国产精品影院久久| 久久中文看片网| 制服丝袜大香蕉在线| 欧美乱妇无乱码| 欧美极品一区二区三区四区| 精品国内亚洲2022精品成人| 老司机在亚洲福利影院| 久久久久亚洲av毛片大全| 国产免费av片在线观看野外av| 成在线人永久免费视频| 中亚洲国语对白在线视频| 两人在一起打扑克的视频| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 午夜福利18| 九色成人免费人妻av| 欧美在线一区亚洲| 国产美女午夜福利| 午夜成年电影在线免费观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 日本与韩国留学比较| 亚洲av美国av| 日日干狠狠操夜夜爽| 成人性生交大片免费视频hd| 久久久久精品国产欧美久久久| 欧美日韩国产亚洲二区| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 日韩欧美免费精品| 欧美极品一区二区三区四区| 老司机在亚洲福利影院| 此物有八面人人有两片| 国产91精品成人一区二区三区| 一夜夜www| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 午夜精品一区二区三区免费看| 日韩精品中文字幕看吧| www.自偷自拍.com| 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲精华国产精华精| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| avwww免费| 淫秽高清视频在线观看| 嫁个100分男人电影在线观看| 人妻久久中文字幕网| 欧美日本视频| 午夜视频精品福利| 丰满人妻一区二区三区视频av | 一区二区三区激情视频| 亚洲美女视频黄频| 国产精品av久久久久免费| 在线观看日韩欧美| 亚洲人成网站高清观看| av福利片在线观看| 国产不卡一卡二| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 一进一出抽搐动态| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产精品1区2区在线观看.| xxxwww97欧美| 日韩欧美在线二视频| 少妇熟女aⅴ在线视频| 免费看a级黄色片| 床上黄色一级片| tocl精华| 最近最新中文字幕大全电影3| 网址你懂的国产日韩在线| 在线视频色国产色| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 美女 人体艺术 gogo| 美女被艹到高潮喷水动态| 国内精品美女久久久久久| 亚洲av美国av| 嫁个100分男人电影在线观看| 日本在线视频免费播放| 国产精品国产高清国产av| 精品久久久久久,| 偷拍熟女少妇极品色| 国内精品久久久久久久电影| 真人做人爱边吃奶动态| 国产高潮美女av| 亚洲熟妇熟女久久| 久久久国产成人免费| 午夜精品一区二区三区免费看| 中文亚洲av片在线观看爽| 精品乱码久久久久久99久播| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 在线播放国产精品三级| 网址你懂的国产日韩在线| 国产免费av片在线观看野外av| 久久精品91无色码中文字幕| 欧美国产日韩亚洲一区| 在线a可以看的网站| 97超视频在线观看视频| 操出白浆在线播放| 99国产精品99久久久久| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 精品日产1卡2卡| 午夜两性在线视频| 深夜精品福利| 精品欧美国产一区二区三| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲色图av天堂| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| cao死你这个sao货| 欧美国产日韩亚洲一区| 亚洲一区二区三区色噜噜| 亚洲中文av在线| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 久久精品国产综合久久久| 成人三级黄色视频| 两性夫妻黄色片| 99热精品在线国产| 亚洲真实伦在线观看| 91久久精品国产一区二区成人 | 99国产精品一区二区蜜桃av| 国产成人欧美在线观看| 手机成人av网站| 国产高清视频在线观看网站| 午夜激情福利司机影院| 欧美精品啪啪一区二区三区| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲成av人片免费观看| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩成人在线观看一区二区三区| 日本免费a在线| 欧美另类亚洲清纯唯美| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 十八禁网站免费在线| 国产亚洲欧美98| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲精品色激情综合| 免费在线观看亚洲国产| 国产精品国产高清国产av| 99精品欧美一区二区三区四区| xxxwww97欧美| 黄色成人免费大全| 长腿黑丝高跟| 欧美色欧美亚洲另类二区| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲无线在线观看| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲av五月六月丁香网| 男女床上黄色一级片免费看| 可以在线观看的亚洲视频| 成人永久免费在线观看视频| 国产精品,欧美在线| 午夜激情欧美在线| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 宅男免费午夜| 亚洲一区高清亚洲精品| 又紧又爽又黄一区二区| 免费看美女性在线毛片视频| 亚洲在线观看片| 午夜福利欧美成人| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产亚洲av高清不卡| 综合色av麻豆| 欧美国产日韩亚洲一区| 久久国产精品影院| 波多野结衣高清作品| 亚洲一区高清亚洲精品| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 哪里可以看免费的av片| 色av中文字幕| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 在线观看66精品国产| 十八禁网站免费在线| 夜夜夜夜夜久久久久| 欧美日韩精品网址| 日韩三级视频一区二区三区| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 我的老师免费观看完整版| 亚洲av第一区精品v没综合| 黑人欧美特级aaaaaa片| 日本五十路高清| 免费观看的影片在线观看| 日韩国内少妇激情av| 90打野战视频偷拍视频| 精品久久蜜臀av无| 岛国在线观看网站| 岛国视频午夜一区免费看| 在线看三级毛片| 在线a可以看的网站| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 91麻豆av在线| 精品电影一区二区在线| 69av精品久久久久久| 亚洲 欧美一区二区三区| av国产免费在线观看| tocl精华| 日本成人三级电影网站| 国产亚洲欧美在线一区二区| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久精品91蜜桃| 99国产综合亚洲精品| 高清在线国产一区| 久久精品人妻少妇| 免费人成视频x8x8入口观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 午夜福利18| 国产亚洲精品久久久com| 在线观看66精品国产| 午夜亚洲福利在线播放| 国产精品电影一区二区三区| 国产91精品成人一区二区三区| 99久久精品国产亚洲精品| 婷婷精品国产亚洲av| 欧美成人性av电影在线观看| 黑人操中国人逼视频| 宅男免费午夜| 校园春色视频在线观看| 午夜免费成人在线视频| 免费观看的影片在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 午夜福利免费观看在线| 久久热在线av| avwww免费| 国产69精品久久久久777片 | av在线天堂中文字幕| 91老司机精品| 精品国产美女av久久久久小说| 美女扒开内裤让男人捅视频| 久久精品人妻少妇| 一本一本综合久久| 国产精品1区2区在线观看.| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 精品久久久久久久久久免费视频| 五月伊人婷婷丁香| 国产麻豆成人av免费视频| 国产精品亚洲一级av第二区| 日本a在线网址| 国产欧美日韩精品一区二区| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 热99re8久久精品国产| 中文亚洲av片在线观看爽| 一夜夜www| 真人做人爱边吃奶动态| 1024香蕉在线观看| 91麻豆av在线| 此物有八面人人有两片| 成人无遮挡网站| 免费看光身美女| 色综合站精品国产| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 757午夜福利合集在线观看| 床上黄色一级片| 老司机午夜十八禁免费视频| 成年版毛片免费区| 久久中文字幕人妻熟女| 国产精品电影一区二区三区| 免费av毛片视频| 婷婷丁香在线五月| 午夜免费成人在线视频| 好男人在线观看高清免费视频| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 香蕉丝袜av| 成人精品一区二区免费| 男女床上黄色一级片免费看| 国产成人啪精品午夜网站| 亚洲成人精品中文字幕电影| 成人性生交大片免费视频hd| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲七黄色美女视频| 国产亚洲精品av在线| 国产成人福利小说| 九色国产91popny在线| 久久99热这里只有精品18| 精品久久蜜臀av无| 亚洲精品一区av在线观看| 操出白浆在线播放| 国产一区二区三区视频了| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| www日本在线高清视频| 最近视频中文字幕2019在线8| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 久久精品国产清高在天天线| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 亚洲精品一区av在线观看| 成人性生交大片免费视频hd| 国产午夜福利久久久久久| 又大又爽又粗| 免费av不卡在线播放| 亚洲av第一区精品v没综合| 在线观看舔阴道视频| 久久久国产精品麻豆| 成人一区二区视频在线观看| 国产成年人精品一区二区| 一本精品99久久精品77| 日本 av在线| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲成人精品中文字幕电影| 免费在线观看亚洲国产| 国产三级中文精品| bbb黄色大片| 日韩免费av在线播放| 99精品久久久久人妻精品| 三级国产精品欧美在线观看 | 国产精品亚洲美女久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 欧美高清成人免费视频www| 搡老妇女老女人老熟妇| av福利片在线观看| 久久久久九九精品影院| 免费在线观看影片大全网站| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 亚洲 国产 在线| 熟女人妻精品中文字幕| 国产高清视频在线播放一区| tocl精华| 两个人的视频大全免费| 最近在线观看免费完整版| 欧美日韩黄片免| 真人一进一出gif抽搐免费| 国内精品美女久久久久久| 久久午夜亚洲精品久久| 国产极品精品免费视频能看的| 十八禁人妻一区二区| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲精品久久国产高清桃花| 欧美日韩综合久久久久久 | 99精品欧美一区二区三区四区| 精品久久久久久久久久免费视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产伦精品一区二区三区四那| 麻豆国产97在线/欧美| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产亚洲欧美在线一区二区| 9191精品国产免费久久| 91av网站免费观看| 在线a可以看的网站| 后天国语完整版免费观看| 成人国产一区最新在线观看|