• <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 ?

    一種深度學(xué)習(xí)分割遙感影像道路的損失函數(shù)

    2021-09-03 09:57:58袁偉許文波周甜
    關(guān)鍵詞:損失像素道路

    袁偉,許文波,周甜

    1. 成都大學(xué) 建筑與土木工程學(xué)院,成都 610106 2. 電子科技大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,成都 610097

    1 引言

    道路在人們生產(chǎn)和生活中是不可缺少的要素,如導(dǎo)航、電子地圖、城市規(guī)劃等。在測(cè)繪領(lǐng)域中,道路是地理信息數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容之一。雖然從遙感圖像上采集道路信息,已經(jīng)可以滿足大多數(shù)應(yīng)用的需求,但道路的數(shù)據(jù)采集工作非常繁重,于是不少學(xué)者嘗試從遙感影像上自動(dòng)提取道路。之前的分割算法,多是利用光譜的特征,輔以形態(tài)學(xué)算法,再選取適當(dāng)?shù)拈撝祦?lái)分割道路。如Ribbon Snake算法在遙感影像上分割道路[1],文獻(xiàn)[2-3]利用形態(tài)學(xué)算法分割遙感影像上的道路。文獻(xiàn)[4]利用歸一化水指數(shù)(NDWI)和歸一化差分植被指數(shù)(DNVI)獲得道路潛在區(qū)域,再依據(jù)道路光譜特征分割,以形態(tài)學(xué)開(kāi)、閉運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]提出一種融合馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)分割與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理的高分辨率SAR圖像道路提取算法。這些方法普遍存在分割精度低、閾值難以確定的缺點(diǎn)。

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展,不少研究將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到遙感影像道路分割上,取得了一定的進(jìn)展。文獻(xiàn)[6]基于SegNet網(wǎng)絡(luò)和ELU激活單元,提升了道路分割效果。文獻(xiàn)[7]將樣本標(biāo)簽附近的像素在交叉熵中的權(quán)重加強(qiáng),以提高道路的識(shí)別正確率。文獻(xiàn)[8]將UNet網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的圖像用條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行后處理來(lái)提高精度。文獻(xiàn)[9]針對(duì)道路特征較簡(jiǎn)單的特點(diǎn),簡(jiǎn)化了UNet,并針對(duì)道路與背景比例相差大的問(wèn)題,在交叉熵?fù)p失函數(shù)中附加權(quán)重系統(tǒng)來(lái)平衡。文獻(xiàn)[10]將UNet改進(jìn)為雙UNet,同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的圖像用形態(tài)學(xué)做后處理。文獻(xiàn)[11]改進(jìn)了PSPNet網(wǎng)絡(luò),并將坡度,坡向,數(shù)字高程信息與光譜信息一同訓(xùn)練,取得了不錯(cuò)的效果。文獻(xiàn)[12]將道路看成是有方向的,并設(shè)計(jì)了方向損失函數(shù)來(lái)提升道路的連通效果。

    以上用于道路分割的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)都是通用方法,也可以用來(lái)分割房屋等其他地物,并未考慮道路的獨(dú)特性,雖說(shuō)有學(xué)者將形態(tài)學(xué)應(yīng)用到道路的提取中,但多作為預(yù)處理或后處理優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)結(jié)果,并未作用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[12]的方向損失函數(shù)雖說(shuō)是直接作用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),但是要求標(biāo)注是矢量的,且計(jì)算復(fù)雜。鑒于道路與房屋等塊狀地物不同,呈現(xiàn)出相互連通的線狀形態(tài),本文提出一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)損失函數(shù)來(lái)改善分割效果。

    2 形態(tài)損失函數(shù)

    交叉熵?fù)p失函數(shù)是現(xiàn)使用最多的損失函數(shù),

    CrossEntropyLoss=

    (1)

    線性度損失如圖1所示。因?yàn)榈缆肥蔷€形的,而且道路之間總是連通的,幾乎不可能出現(xiàn)圖1(a)白色區(qū)域所示的孤立塊狀的情況,所以可以使用線形程度作為深度學(xué)習(xí)的損失函數(shù),讓深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果盡可能呈現(xiàn)線形形狀,且線形程度越高,損失函數(shù)值越小,反之損失函數(shù)值越大。

    要衡量道路的線形程度,可以采用道路面積與外接矩形面積的比值這一指標(biāo)。道路面積代表道路的實(shí)際范圍,外接矩形面積代表道路所涉及的區(qū)域大小,如圖1中的紅色矩形所示。損失值

    圖1 形態(tài)損失示意Fig.1 Schematic diagram of morphological loss

    (2)

    式中:Aroad為道路實(shí)際面積,可通過(guò)像素個(gè)數(shù)計(jì)算;Arectangle為外接矩形面積,可通過(guò)像素的最大行、最小行、最大列、最小列位置計(jì)算。

    使用道路面積與外接矩形面積的比例這一指標(biāo),最大的問(wèn)題在于同一形狀的道路隨著旋轉(zhuǎn)角度的不同,外接矩形面積會(huì)發(fā)生變化,如圖1(b)(c)中的紅色矩形所示。為了克服同一形狀的道路旋轉(zhuǎn)角度不同帶來(lái)的指標(biāo)變化這一現(xiàn)象,本文提出道路面積與外接圓面積的比值這一指標(biāo),命名為形態(tài)損失,

    (3)

    式中:Aroad為道路實(shí)際面積;Acircle為外接圓面積。道路如果表現(xiàn)為塊狀,如圖1(a)所示,那么其面積與外接圓面積的比值將向1靠近。如果道路表現(xiàn)為線形形狀,如圖1(b)(c)所示,那么其面積與外接圓面積的比值將向0靠近。

    由于一幅遙感圖像預(yù)測(cè)的結(jié)果可能是多條彼此分離的道路,盡管實(shí)際上它們應(yīng)該是相互聯(lián)通的。所以,首先將批次的預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)形態(tài)學(xué)中的連通性算法劃分為m個(gè)相互分離的連通區(qū)域,分別計(jì)算每個(gè)區(qū)域的形態(tài)損失,最后取平均值作為批形態(tài)損失,再與交叉熵按一定的權(quán)重加和作為最終的損失值。最終損失和形態(tài)損失為

    (4)

    式中:K為形態(tài)損失ShapeLoss的權(quán)重。

    3 UNet++網(wǎng)絡(luò)和SegNet網(wǎng)絡(luò)

    UNet++[13]是在UNet[14]的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái),UNet結(jié)構(gòu)如圖2所示。輸入圖像大小為572×572×1像素,經(jīng)過(guò)兩次3×3的卷積后變?yōu)橥ǖ罃?shù)為64的矩陣,接著進(jìn)行2×2的最大池化操作,圖像長(zhǎng)寬減小為原來(lái)的一半,這樣完成了第1次下采樣。依照相同的過(guò)程,做4次下采樣之后,圖像變?yōu)?2×32×512的矩陣,再經(jīng)過(guò)2次3×3的卷積操作得到最終的特征圖。上采樣是2×2的反卷積,然后與同一層的下采樣特征圖進(jìn)行拼接,再經(jīng)過(guò)2次3×3的卷積操作完成第1次上采樣。依照相同的過(guò)程,做4次上采樣之后得到388×388×64的圖像,再經(jīng)過(guò)一次3×3的卷積操作,變?yōu)?88×388×2的圖像(這里假設(shè)為二分類(lèi))即為推理結(jié)果。

    圖2 UNet網(wǎng)絡(luò)Fig.2 UNet network

    在實(shí)際應(yīng)用中,并不是對(duì)所有的數(shù)據(jù)都是下采樣4次為最優(yōu)。對(duì)于有些數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),4次下采樣提取的特征還不夠,而對(duì)于另一些數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),4次下采樣卻已冗余。為了解決這個(gè)問(wèn)題,Zhou等[13]提出一個(gè)由多個(gè)深度不同的UNet分支共享同一下采樣編碼過(guò)程的UNet++網(wǎng)絡(luò),如圖3所示。圖3中向下的實(shí)線箭頭代表最大值池化的下采樣編碼過(guò)程,向上的實(shí)線箭頭代表反卷積的上采樣解碼過(guò)程,虛線箭頭代表的是將兩個(gè)結(jié)果融合連接在一起。每一個(gè)Xi,j代表的2次3×3的卷積。

    圖3 UNet++網(wǎng)絡(luò)Fig.3 UNet++ network

    UNet++借鑒了DenseNet[15]的結(jié)構(gòu),每次上采樣的結(jié)果都與同一層的所有更淺的UNet網(wǎng)絡(luò)分支相融合,有效增強(qiáng)了特征的提取能力。但這樣做的結(jié)果導(dǎo)致參數(shù)增加,反向更新參數(shù)難度加大,所需的計(jì)算資源也相應(yīng)增加。為了解決梯度回傳的問(wèn)題,采用深監(jiān)督的方法,對(duì)每個(gè)分支都計(jì)算一個(gè)Loss,然后取平均值作為總的Loss。

    SegNet[16]網(wǎng)絡(luò)是一種類(lèi)似UNet的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)如圖4所示。其本質(zhì)上與UNet類(lèi)似,都是經(jīng)過(guò)3次卷積運(yùn)算后,進(jìn)行1次池化操作,將圖像進(jìn)行下采樣,4次下采樣之后,進(jìn)行上采樣操作,直到輸出圖像大小與輸入尺寸相同。不同之處在于,UNet使用的是雙線性插值上采樣,而SegNet是在下采樣過(guò)程中記下了池化的索引,在上采樣時(shí)將像素值填充到對(duì)應(yīng)的索引位置,其余位置以0補(bǔ)充。

    圖4 SegNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[16]Fig.4 SegNet network[16]

    4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理及評(píng)價(jià)指標(biāo)

    4.1 數(shù)據(jù)集

    采用MassachusettsRoads Dataset[17]數(shù)據(jù)集作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)。共有1 108幅訓(xùn)練影像、14幅驗(yàn)證影像、49幅測(cè)試影像,以及對(duì)應(yīng)的標(biāo)注影像,數(shù)據(jù)格式為tiff,通道數(shù)為3,大小為1 500×1 500像素,空間分辨率為 1 m。

    本次試驗(yàn)不做驗(yàn)證,因此將驗(yàn)證影像和測(cè)試影像合并為測(cè)試數(shù)據(jù),共63幅。由于計(jì)算機(jī)處理能力的限制,將每幅影像裁剪為512×512像素。因原始數(shù)據(jù)中無(wú)影像部分值為255,為了保持一致,所以不足的部分以255補(bǔ)充,最后保存為24位的jpg圖片。標(biāo)注影像按相同的方法裁剪,并轉(zhuǎn)換為8位的灰度圖像。為了損失函數(shù)計(jì)算方便,將道路部分的值設(shè)為1,背景值為0。共得到9 972幅訓(xùn)練數(shù)據(jù)和567幅測(cè)試數(shù)據(jù)。

    4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    為了更客觀地驗(yàn)證本文方法的優(yōu)勢(shì),采用平均交并比(MIoU)、準(zhǔn)確度(ACC)、F1-Score三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析。

    平均交并比MIoU為

    (5)

    準(zhǔn)確度ACC的計(jì)算公式為:

    (6)

    F1-Score的計(jì)算公式為:

    (7)

    其中Precision的計(jì)算公式為:

    (8)

    而Recall的計(jì)算公式為:

    (9)

    式中:c為前景分類(lèi)數(shù)量,加上背景總共為c+1類(lèi),本文c取1;TP為真正,表示正確分為道路的像素個(gè)數(shù);FP為假正,表示背景被分為道路的像素個(gè)數(shù);TN為真負(fù),表示正確分為背景的像素個(gè)數(shù);FN為假負(fù),表示道路被誤分為背景的像素個(gè)數(shù)。式(5)先將背景和道路分別作為正樣本求出評(píng)價(jià)指標(biāo)后,再取平均值便可得到所有類(lèi)的平均評(píng)價(jià)指標(biāo)。其余式(6)~(9)中正樣本為道路。

    5 試驗(yàn)和結(jié)果分析

    本文試驗(yàn)的硬件環(huán)境為:CPU Intel I5-9400F,內(nèi)存8G,顯卡NVIDIA GeForce RTX 2060 Super 8G,GPU 加速庫(kù)采用 CUDA10.0。深度學(xué)習(xí)框架是TensorFlow和官方的高級(jí)封裝庫(kù)Estimator。

    深度學(xué)習(xí)模型采用最新的UNet++網(wǎng)絡(luò),采用AdamOptimizer 算法[18]尋找最優(yōu)解,學(xué)習(xí)率為0.0001。此外,對(duì)權(quán)重采用L2正則化[19],以防止過(guò)擬合,提高泛化能力??偟膿p失為預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的交叉熵CrossEntropyLoss加上L2正則化結(jié)果,再加上0.1倍的形態(tài)損失:

    (10)

    式中:w為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重。迭代訓(xùn)練周期epoch最大值為100,每個(gè)epoch之后在測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估,若連續(xù)10個(gè)epoch的評(píng)價(jià)指標(biāo)MIoU都不再升高,則采用文獻(xiàn)[20]中提前終止模型訓(xùn)練的策略(Early Stopping)結(jié)束模型訓(xùn)練。

    從測(cè)試集的預(yù)測(cè)圖來(lái)看,附加了形態(tài)損失函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果要好于沒(méi)有附加的結(jié)果,如圖5和圖6所示。附加了形態(tài)損失之后,輸出的道路更為連續(xù),在路口斷開(kāi)的現(xiàn)象明顯好轉(zhuǎn),如第1行所示。在道路中間,由于衛(wèi)星圖像上可能存在車(chē)輛或者樹(shù)木遮擋路面的情況,沒(méi)有附加形態(tài)損失時(shí),道路會(huì)出現(xiàn)斷開(kāi)的現(xiàn)象,而附加形態(tài)損失之后,這類(lèi)現(xiàn)象有明顯的改善,如第2~4行所示。

    圖5 UNet++附加形態(tài)損失函數(shù)前后的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig. 5 Comparison of prediction results before and after the addition of morphological loss function by UNet++

    圖6 SegNet附加形態(tài)損失函數(shù)前后的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig. 6 Comparison of prediction results before and after the addition of morphological loss function by SegNet

    從表1的評(píng)價(jià)指標(biāo)上來(lái)看,UNet++附加形態(tài)損失之后,MIoU提升了1.3%,F(xiàn)1-score提升了2.6%,ACC也提升了0.1%。而SegNet模型附加形態(tài)損失之后,MIoU提升了1%,F(xiàn)1-score提升了2.2%,ACC雖說(shuō)未提高,但也并無(wú)明顯的降低。

    表1 附加形態(tài)損失函數(shù)前后的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比

    附加形態(tài)損失之后,雖然評(píng)價(jià)指標(biāo)有所提高,但是并未達(dá)到圖5那么明顯的效果。其原因在于,有些預(yù)測(cè)出的道路并未在真實(shí)標(biāo)簽中,但是從人的角度判斷應(yīng)該是屬于道路,尤其是通往房屋的小路尤其明顯,如圖7圓圈部分所示。這些情況會(huì)被認(rèn)為是誤判,導(dǎo)致了評(píng)價(jià)指標(biāo)有所降低,從某種角度來(lái)說(shuō),可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)標(biāo)注的精度不夠準(zhǔn)確所致,并非是分割方法的原因。

    圖7 部分有爭(zhēng)議的誤判結(jié)果Fig.7 Some controversial misjudgments

    6 結(jié)論

    本文針對(duì)遙感影像中的道路呈線形形狀的特點(diǎn),提出了一種基于形態(tài)學(xué)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)損失函數(shù)。在Massachusetts Roads Dataset數(shù)據(jù)集上,將UNet++和SegNet網(wǎng)絡(luò)與附加了形態(tài)損失函數(shù)前后作對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明,附加了本文提出的形態(tài)損失函數(shù),道路的連續(xù)性大大增強(qiáng),尤其是在路口,未附加形態(tài)損失函數(shù)時(shí)多是斷開(kāi)形態(tài),而附加了形態(tài)損失函數(shù)后多是連續(xù)形態(tài);從評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)看,UNet++附加形態(tài)損失之后,MIoU提升了1.3%,F(xiàn)1-Score提升了2.6%,ACC也提升了0.1%。而SegNet模型附加形態(tài)損失之后,MIoU提升了1%,F(xiàn)1-score提升了2.2%,ACC雖未提高,但也并無(wú)明顯的降低。同時(shí),本文發(fā)現(xiàn)附加了形態(tài)損失函數(shù)后,對(duì)于一些未標(biāo)注的道路也能很好地識(shí)別,從而形成了偽誤判,如果標(biāo)注數(shù)據(jù)的精度更高,實(shí)質(zhì)上各項(xiàng)指標(biāo)的提升應(yīng)該更顯明。因此,本文提出的形態(tài)損失函數(shù)在遙感影像中道路的語(yǔ)義分割方面有顯著作用。

    方法中有一個(gè)超參數(shù)K,下一步的研究重點(diǎn)是如何自動(dòng)確定K值。

    猜你喜歡
    損失像素道路
    趙運(yùn)哲作品
    藝術(shù)家(2023年8期)2023-11-02 02:05:28
    像素前線之“幻影”2000
    少問(wèn)一句,損失千金
    堅(jiān)持中國(guó)道路——方向決定道路,道路決定命運(yùn)
    道聽(tīng)途說(shuō)
    胖胖損失了多少元
    我們的道路更寬廣
    青年歌聲(2020年12期)2020-12-23 06:30:00
    “像素”仙人掌
    玉米抽穗前倒伏怎么辦?怎么減少損失?
    高像素不是全部
    CHIP新電腦(2016年3期)2016-03-10 14:22:03
    久久草成人影院| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国产高清激情床上av| 天堂√8在线中文| 亚洲精华国产精华精| 99久久精品国产亚洲精品| 免费在线观看日本一区| 欧美日韩亚洲高清精品| 久久久水蜜桃国产精品网| 一级片免费观看大全| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 91老司机精品| 成人特级黄色片久久久久久久| 天天影视国产精品| 天天操日日干夜夜撸| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 色播在线永久视频| 国产精品影院久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | www日本在线高清视频| 久久精品国产a三级三级三级| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲黑人精品在线| 亚洲国产中文字幕在线视频| 又紧又爽又黄一区二区| 深夜精品福利| 在线观看午夜福利视频| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 757午夜福利合集在线观看| 91成人精品电影| 黑丝袜美女国产一区| 无人区码免费观看不卡| 热re99久久国产66热| 男人舔女人的私密视频| 成在线人永久免费视频| 亚洲人成伊人成综合网2020| netflix在线观看网站| 亚洲专区中文字幕在线| 国产一区二区激情短视频| 成人黄色视频免费在线看| xxx96com| 久久久久久人人人人人| 黄色视频,在线免费观看| 国产成人av教育| 中文字幕av电影在线播放| 久久久久久免费高清国产稀缺| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 国产亚洲欧美精品永久| 亚洲色图av天堂| 亚洲国产看品久久| 麻豆av在线久日| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲一区中文字幕在线| 一a级毛片在线观看| 日韩欧美免费精品| 欧美另类亚洲清纯唯美| 少妇 在线观看| 国产精品亚洲一级av第二区| 免费看a级黄色片| 欧美激情极品国产一区二区三区| 两人在一起打扑克的视频| 香蕉久久夜色| 在线视频色国产色| 欧美日韩乱码在线| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 中文字幕高清在线视频| 日韩成人在线观看一区二区三区| 99国产精品一区二区蜜桃av | 日本精品一区二区三区蜜桃| 99精品久久久久人妻精品| 久久青草综合色| 黄色 视频免费看| 国产精品国产av在线观看| 交换朋友夫妻互换小说| 久久精品成人免费网站| 丝瓜视频免费看黄片| 中文字幕精品免费在线观看视频| 久久ye,这里只有精品| 精品视频人人做人人爽| 999精品在线视频| 午夜精品国产一区二区电影| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 亚洲七黄色美女视频| 久久这里只有精品19| www.精华液| 国产精品一区二区在线不卡| www.熟女人妻精品国产| 成人国语在线视频| 日韩有码中文字幕| 国产色视频综合| 18在线观看网站| 亚洲五月天丁香| 三级毛片av免费| 国产精品一区二区在线不卡| 一级毛片精品| 又紧又爽又黄一区二区| 精品久久久久久,| 久久久国产欧美日韩av| 村上凉子中文字幕在线| 精品国产一区二区三区四区第35| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 激情在线观看视频在线高清 | 日本黄色视频三级网站网址 | 久久 成人 亚洲| 老司机深夜福利视频在线观看| 51午夜福利影视在线观看| 欧美性长视频在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 乱人伦中国视频| 日韩三级视频一区二区三区| 老鸭窝网址在线观看| 国产极品粉嫩免费观看在线| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 亚洲色图av天堂| 老司机在亚洲福利影院| 12—13女人毛片做爰片一| 999精品在线视频| 999精品在线视频| 日韩欧美国产一区二区入口| 国产又色又爽无遮挡免费看| 91精品三级在线观看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 啦啦啦视频在线资源免费观看| 久久国产精品影院| 午夜福利视频在线观看免费| 啦啦啦 在线观看视频| 久久精品91无色码中文字幕| 欧美成人免费av一区二区三区 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 五月开心婷婷网| 黄片大片在线免费观看| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 热re99久久国产66热| 婷婷成人精品国产| 国产xxxxx性猛交| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 久久久久精品人妻al黑| 国产男女超爽视频在线观看| 国产有黄有色有爽视频| 国产一区在线观看成人免费| 成人18禁在线播放| 一级毛片高清免费大全| 香蕉久久夜色| 色综合婷婷激情| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产xxxxx性猛交| 五月开心婷婷网| 亚洲人成电影观看| 99热国产这里只有精品6| 一区二区三区精品91| a级毛片在线看网站| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美黄色淫秽网站| 国产高清国产精品国产三级| 亚洲一区二区三区不卡视频| 757午夜福利合集在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲成av片中文字幕在线观看| a在线观看视频网站| 欧美另类亚洲清纯唯美| 99国产精品一区二区三区| 国产在线一区二区三区精| 久久香蕉国产精品| 国产av又大| 最近最新中文字幕大全电影3 | 免费在线观看亚洲国产| 无人区码免费观看不卡| videosex国产| 免费观看精品视频网站| 精品卡一卡二卡四卡免费| 热99国产精品久久久久久7| 不卡一级毛片| 丰满的人妻完整版| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 丝袜人妻中文字幕| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 亚洲在线自拍视频| 精品国内亚洲2022精品成人 | 啦啦啦视频在线资源免费观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 99精品欧美一区二区三区四区| 母亲3免费完整高清在线观看| 国产成人免费观看mmmm| 黄色毛片三级朝国网站| 婷婷成人精品国产| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 日韩大码丰满熟妇| 久久ye,这里只有精品| 亚洲专区国产一区二区| 一区福利在线观看| 男女免费视频国产| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲成人手机| 黄色 视频免费看| 亚洲第一青青草原| 99国产综合亚洲精品| 亚洲七黄色美女视频| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产精品一区二区免费欧美| 欧美成人午夜精品| 国产91精品成人一区二区三区| 又大又爽又粗| 中文字幕最新亚洲高清| 又紧又爽又黄一区二区| 国产精品国产av在线观看| 18在线观看网站| 搡老乐熟女国产| 一二三四在线观看免费中文在| 人妻 亚洲 视频| 一级,二级,三级黄色视频| svipshipincom国产片| 欧美激情久久久久久爽电影 | xxxhd国产人妻xxx| 大型黄色视频在线免费观看| 久久久国产精品麻豆| 男人操女人黄网站| 国产午夜精品久久久久久| 午夜精品在线福利| 久久人妻av系列| 看片在线看免费视频| 日本黄色视频三级网站网址 | 成人国语在线视频| 国产成人av教育| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲男人天堂网一区| 久久久国产成人免费| 热re99久久国产66热| 精品久久久久久久毛片微露脸| 欧美精品亚洲一区二区| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 国产高清videossex| 国产单亲对白刺激| 国产97色在线日韩免费| 一进一出抽搐动态| 高清av免费在线| 欧美一级毛片孕妇| 久久午夜综合久久蜜桃| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产精品电影一区二区三区 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 女性被躁到高潮视频| 免费日韩欧美在线观看| av免费在线观看网站| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲精品在线观看二区| 午夜福利一区二区在线看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 捣出白浆h1v1| 亚洲av电影在线进入| 国产成人精品久久二区二区91| 中文欧美无线码| 色综合欧美亚洲国产小说| xxxhd国产人妻xxx| av电影中文网址| 久久久久久免费高清国产稀缺| 日本欧美视频一区| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 女人被狂操c到高潮| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 窝窝影院91人妻| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 精品福利观看| 天天影视国产精品| 成人免费观看视频高清| 日本a在线网址| 欧美成狂野欧美在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3 | 中文欧美无线码| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 天堂√8在线中文| 午夜福利乱码中文字幕| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 欧美av亚洲av综合av国产av| 人妻一区二区av| 免费看十八禁软件| 亚洲人成电影免费在线| 一级毛片女人18水好多| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲精品中文字幕在线视频| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲七黄色美女视频| 免费在线观看亚洲国产| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 咕卡用的链子| 999久久久精品免费观看国产| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 一级,二级,三级黄色视频| 老司机福利观看| 日日夜夜操网爽| 又紧又爽又黄一区二区| 日本黄色视频三级网站网址 | 午夜老司机福利片| 黑人欧美特级aaaaaa片| 色老头精品视频在线观看| ponron亚洲| 老汉色av国产亚洲站长工具| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 国产精品成人在线| www.精华液| 又紧又爽又黄一区二区| 国产xxxxx性猛交| 午夜亚洲福利在线播放| 精品一区二区三区四区五区乱码| 黄色怎么调成土黄色| 9热在线视频观看99| 免费黄频网站在线观看国产| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 国产亚洲精品久久久久久毛片 | 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 在线观看www视频免费| 精品乱码久久久久久99久播| 欧美成狂野欧美在线观看| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 日韩中文字幕欧美一区二区| 在线观看一区二区三区激情| videosex国产| 嫁个100分男人电影在线观看| 一级片'在线观看视频| 国产亚洲av高清不卡| 人妻 亚洲 视频| 中亚洲国语对白在线视频| 人妻久久中文字幕网| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产成人欧美| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 人妻久久中文字幕网| netflix在线观看网站| 999精品在线视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 午夜精品在线福利| 欧美中文综合在线视频| 色老头精品视频在线观看| 精品人妻1区二区| 久久中文字幕一级| 亚洲成国产人片在线观看| 热99国产精品久久久久久7| 国产精品影院久久| 亚洲av电影在线进入| 大片电影免费在线观看免费| 欧美不卡视频在线免费观看 | 女人被狂操c到高潮| 人人澡人人妻人| av中文乱码字幕在线| av线在线观看网站| 99在线人妻在线中文字幕 | 女人精品久久久久毛片| 精品欧美一区二区三区在线| 交换朋友夫妻互换小说| cao死你这个sao货| 亚洲国产中文字幕在线视频| 99国产精品免费福利视频| 国产亚洲精品久久久久5区| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产精品一区二区免费欧美| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 久久香蕉精品热| 国产成人系列免费观看| 一进一出好大好爽视频| a级毛片在线看网站| 成年人黄色毛片网站| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | av有码第一页| 极品人妻少妇av视频| 久久 成人 亚洲| av天堂在线播放| 午夜福利在线免费观看网站| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 亚洲av成人一区二区三| 国产精品影院久久| 一个人免费在线观看的高清视频| 无人区码免费观看不卡| 日日摸夜夜添夜夜添小说| av线在线观看网站| 亚洲欧美一区二区三区黑人| av网站在线播放免费| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产日韩欧美亚洲二区| www.999成人在线观看| 男女之事视频高清在线观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 美女 人体艺术 gogo| 久久午夜综合久久蜜桃| 咕卡用的链子| 国产精品免费视频内射| 亚洲第一av免费看| 亚洲熟妇熟女久久| 99riav亚洲国产免费| 精品国产一区二区久久| 精品国内亚洲2022精品成人 | 无限看片的www在线观看| 亚洲伊人色综图| 午夜亚洲福利在线播放| 亚洲avbb在线观看| 又黄又粗又硬又大视频| 搡老岳熟女国产| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 一级片'在线观看视频| 欧美精品亚洲一区二区| 精品人妻在线不人妻| 香蕉国产在线看| 看片在线看免费视频| av中文乱码字幕在线| 香蕉丝袜av| 校园春色视频在线观看| 国产亚洲av高清不卡| 国产午夜精品久久久久久| 99热国产这里只有精品6| 久久久久久久久免费视频了| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 成人免费观看视频高清| 亚洲中文日韩欧美视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 午夜91福利影院| 国产av精品麻豆| 国产在视频线精品| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 久久国产精品影院| 中文欧美无线码| 999精品在线视频| 香蕉国产在线看| ponron亚洲| 人人妻人人澡人人看| 亚洲全国av大片| 精品无人区乱码1区二区| www.自偷自拍.com| 成人国语在线视频| 国产在线观看jvid| 久久久国产一区二区| 国产主播在线观看一区二区| 久久久久久久久免费视频了| 成人亚洲精品一区在线观看| 免费日韩欧美在线观看| av超薄肉色丝袜交足视频| 九色亚洲精品在线播放| 亚洲一区二区三区欧美精品| 麻豆成人av在线观看| 制服诱惑二区| av线在线观看网站| av网站在线播放免费| 欧美午夜高清在线| 两个人看的免费小视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 黄色毛片三级朝国网站| 丝袜美腿诱惑在线| 激情在线观看视频在线高清 | 久久久久久久国产电影| 亚洲精品乱久久久久久| 国产精品国产av在线观看| 怎么达到女性高潮| 国产成人精品在线电影| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产精品欧美亚洲77777| 国产蜜桃级精品一区二区三区 | 亚洲av电影在线进入| 亚洲午夜理论影院| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 曰老女人黄片| 黄片大片在线免费观看| 一边摸一边做爽爽视频免费| 午夜福利在线观看吧| 亚洲色图av天堂| 久久精品91无色码中文字幕| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 九色亚洲精品在线播放| 99香蕉大伊视频| 99国产极品粉嫩在线观看| 久久久国产一区二区| 国产淫语在线视频| 久久热在线av| videosex国产| 欧美性长视频在线观看| 国产精品偷伦视频观看了| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 女人被狂操c到高潮| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 我的亚洲天堂| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 欧美精品亚洲一区二区| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| av天堂久久9| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 色播在线永久视频| 天堂中文最新版在线下载| 精品福利观看| 麻豆国产av国片精品| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产高清国产精品国产三级| 国产男女超爽视频在线观看| 国产乱人伦免费视频| 香蕉国产在线看| 婷婷精品国产亚洲av在线 | 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲av片天天在线观看| 久久久久久久久久久久大奶| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 午夜免费观看网址| 亚洲av成人一区二区三| 免费看十八禁软件| 老熟女久久久| 多毛熟女@视频| 99在线人妻在线中文字幕 | 香蕉国产在线看| 精品亚洲成国产av| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产午夜精品久久久久久| 色婷婷久久久亚洲欧美| 欧美乱妇无乱码| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产片内射在线| 国产午夜精品久久久久久| 又黄又爽又免费观看的视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 午夜福利免费观看在线| 麻豆成人av在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 他把我摸到了高潮在线观看| 99国产精品99久久久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产精品综合久久久久久久免费 | 久久人妻福利社区极品人妻图片| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 在线视频色国产色| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 丰满饥渴人妻一区二区三| 丝瓜视频免费看黄片| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 嫁个100分男人电影在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲五月天丁香| 午夜激情av网站| 国产成人影院久久av| 九色亚洲精品在线播放| 高清毛片免费观看视频网站 | 国产成人啪精品午夜网站| 日韩精品免费视频一区二区三区| 欧美国产精品一级二级三级| 精品人妻在线不人妻| 久久国产精品人妻蜜桃| 免费在线观看完整版高清| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 18禁国产床啪视频网站| 亚洲情色 制服丝袜| 99re6热这里在线精品视频| 一级毛片女人18水好多| 久久久水蜜桃国产精品网| 高潮久久久久久久久久久不卡| 99在线人妻在线中文字幕 | 亚洲黑人精品在线| 在线观看66精品国产| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 久久这里只有精品19| 大型黄色视频在线免费观看| 国产国语露脸激情在线看| 久久人人97超碰香蕉20202| 免费观看a级毛片全部| 悠悠久久av| 亚洲熟女精品中文字幕| 亚洲精品在线美女| 久久精品亚洲av国产电影网| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 久久精品91无色码中文字幕| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 黄片大片在线免费观看| 午夜两性在线视频| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产黄色免费在线视频| 国产精品99久久99久久久不卡| cao死你这个sao货| 成年版毛片免费区| 亚洲五月天丁香| 欧美亚洲日本最大视频资源| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲国产精品sss在线观看 | 欧美国产精品一级二级三级| 丝袜美腿诱惑在线| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 在线播放国产精品三级| 日韩视频一区二区在线观看| 老汉色∧v一级毛片| 欧美另类亚洲清纯唯美| 天天添夜夜摸| 久久久久久免费高清国产稀缺| 婷婷丁香在线五月| av有码第一页| 建设人人有责人人尽责人人享有的| av网站在线播放免费| 老司机影院毛片| 在线观看www视频免费| 色综合欧美亚洲国产小说| 露出奶头的视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 婷婷丁香在线五月| 午夜福利在线免费观看网站| 老汉色∧v一级毛片|