• <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 ?

    圖像識(shí)別算法在自然資源執(zhí)法中的應(yīng)用研究與實(shí)踐
    ——以南京市為例

    2023-09-01 13:00:52劉禮國(guó)
    現(xiàn)代測(cè)繪 2023年3期
    關(guān)鍵詞:塔基監(jiān)控監(jiān)管

    黃 鋒, 劉禮國(guó)

    (1.南京市國(guó)土資源信息中心,江蘇 南京 210003;2.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210023)

    0 引 言

    為深入貫徹黨中央、國(guó)務(wù)院決策部署,落實(shí)最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度和最嚴(yán)格的節(jié)約用地制度,堅(jiān)決遏制耕地“非農(nóng)化”、防止“非糧化”,牢牢守住18億畝耕地紅線,保障國(guó)家糧食安全,近年來(lái),國(guó)家自然資源督察機(jī)構(gòu)對(duì)全國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán),開(kāi)展以耕地保護(hù)為重點(diǎn)的土地例行督察,通報(bào)了典型案例。

    自然資源部在印發(fā)的《自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)體系構(gòu)建總體方案》中提出要組織開(kāi)展自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)方面的重大理論研究和技術(shù)創(chuàng)新,以保障自然資源監(jiān)測(cè)監(jiān)管體系構(gòu)建,監(jiān)管要素增多、時(shí)效性要求提高、智能化要求明顯增強(qiáng)。 傳統(tǒng)的自然資源監(jiān)管模式側(cè)重“事后監(jiān)管”,存在違法建設(shè)行為發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、處置周期長(zhǎng)等問(wèn)題。基于塔基監(jiān)控視頻的“事前預(yù)警”監(jiān)管模式應(yīng)運(yùn)而生,化“被動(dòng)監(jiān)管”為“主動(dòng)發(fā)現(xiàn)”,但其依賴人工值守監(jiān)控大廳的監(jiān)管模式存在智能化程度較低、監(jiān)管效率不高等問(wèn)題。如何提高自然資源監(jiān)管效率和時(shí)效性,實(shí)現(xiàn)對(duì)自然資源的智能化實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)管是亟待解決的重要問(wèn)題。

    1 南京自然資源執(zhí)法現(xiàn)狀及問(wèn)題

    1.1 慧眼守土

    2017年根據(jù)江蘇省廳推廣“慧眼守土”國(guó)土資源綜合動(dòng)態(tài)智能監(jiān)管系統(tǒng)的工作要求,南京市局結(jié)合南京實(shí)際和江寧區(qū)試點(diǎn)建設(shè)情況,依據(jù)“信息化、精細(xì)化、規(guī)范化”的要求,綜合采用數(shù)字?jǐn)z像和圖像識(shí)別、云服務(wù)、無(wú)線通信、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù),加速資源整合,全力完成南京市“慧眼守土”綜合動(dòng)態(tài)智能監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)工作[1],以此為契機(jī)切實(shí)提高全市國(guó)土資源監(jiān)管的信息化水平。

    該項(xiàng)工作完成以下幾項(xiàng)建設(shè)內(nèi)容:① 建立了動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)體系,主要包括《南京市“慧眼守土”綜合動(dòng)態(tài)智能監(jiān)管系統(tǒng)管理辦法》等文件內(nèi)容;② 建成了覆蓋“市-區(qū)-所”的三級(jí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),基于VPN專(zhuān)線組網(wǎng)和視頻管理云平臺(tái)初步建立了總計(jì)844個(gè)塔基視頻監(jiān)控的新型慧眼守土監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò);③ 建成了南京市“慧眼守土”綜合動(dòng)態(tài)智能監(jiān)管平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了地塊變化智能分析與預(yù)警、項(xiàng)目視頻監(jiān)管、應(yīng)用考評(píng)考核、系統(tǒng)管理等功能;④ 建成了南京市“慧眼守土”監(jiān)控指揮中心。

    1.2 智能執(zhí)法信息系統(tǒng)

    2020年,立足國(guó)家自然資源管理“兩統(tǒng)一”以及南京市“網(wǎng)格化巡查、網(wǎng)絡(luò)化處置、清單化管理、一體化考核”“四化”管理的新形勢(shì)新要求,以構(gòu)建“天、空、地、網(wǎng)”執(zhí)法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系為目標(biāo),建設(shè)集監(jiān)測(cè)、處置、指揮、評(píng)價(jià)、管理于一體,移動(dòng)端、PC端和大屏端多端協(xié)同的智能執(zhí)法信息系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)自然資源執(zhí)法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)、監(jiān)管處置、核查指揮、輔助決策的自動(dòng)化和智能化,全面提升自然資源執(zhí)法監(jiān)測(cè)與預(yù)警能力。

    智能執(zhí)法信息系統(tǒng)主要完成以下3項(xiàng)工作內(nèi)容[2]:① 構(gòu)建了自然資源執(zhí)法“天、空、地、網(wǎng)”動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)體系;② 建立移動(dòng)執(zhí)法平臺(tái),實(shí)現(xiàn)“巡查任務(wù)自動(dòng)規(guī)劃、巡查工作全程留痕、自動(dòng)定位分析、輔助違法判斷”的功效;③ 建立綜合監(jiān)察子系統(tǒng),它是“動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)”和“移動(dòng)執(zhí)法”的“大腦”,和他們一起實(shí)現(xiàn)“四化”管理,提供指揮中心、輔助決策、違法調(diào)查、違法查處和人員管理等功能。

    1.3 存在問(wèn)題

    “慧眼守土”平臺(tái)上線初期,針對(duì)所有塔基監(jiān)控視頻都設(shè)置了默認(rèn)預(yù)置位,每天監(jiān)控視頻都會(huì)在預(yù)置位自動(dòng)拍照。平臺(tái)建成以來(lái),南京市“慧眼守土”綜合動(dòng)態(tài)智能監(jiān)管平臺(tái)拍攝了上百萬(wàn)張照片,為后續(xù)的人工智能圖像識(shí)別算法在自然資源智能執(zhí)法工作中的應(yīng)用提供了大量的樣本基礎(chǔ)。

    “智能執(zhí)法信息系統(tǒng)”建成為違法建設(shè)行為“早發(fā)現(xiàn)、早處置”提供了技術(shù)基礎(chǔ),但是塔基監(jiān)控視頻圖像識(shí)別率低的問(wèn)題成為系統(tǒng)在全市范圍內(nèi)推廣應(yīng)用的攔路虎,這一問(wèn)題亟待改進(jìn)。

    2 深度學(xué)習(xí)算法及具體應(yīng)用

    隨著深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法也取得了良好的檢測(cè)效果,這為解決塔基監(jiān)控視頻圖像識(shí)別率低的問(wèn)題提供了路徑。

    2.1 Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)

    針對(duì)R-CNN[3]系列算法特征提取效率低的不足,Ren, S在Fast R-CNN[4]基礎(chǔ)上提出了Faster R-CNN[5],Faster R-CNN是R-CNN系列兩階段目標(biāo)檢測(cè)模型的最新優(yōu)化版本之一,也是目前R-CNN系列算法中性能最優(yōu)的算法模型,整個(gè)Faster R-CNN的大致框架依然是沿襲了Fast R-CNN的基本結(jié)構(gòu),可以分為:主干網(wǎng)絡(luò)(backbone)例如VGG16[6]或Resnet50[7]、候選檢測(cè)框生成網(wǎng)絡(luò)(Region Proposal Networks),Roi pooling與分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)3個(gè)部分。

    首先,輸入圖片表示為 Height × Width × Depth 的張量(多維數(shù)組)形式,經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練 CNN 作為特征提取器,得到卷積特征圖;然后,RPN(Region Propose Network) 對(duì)提取的卷積特征圖進(jìn)行處理,尋找可能包含目標(biāo)的預(yù)定義數(shù)量的區(qū)域,Roi pooling層收集輸入的特征圖和候選區(qū)域,綜合這些信息后提取候選區(qū)域特征圖,送入后續(xù)全連接層判定目標(biāo)類(lèi)別,最后通過(guò)bounding box regression獲得檢測(cè)框最終的精確位置。

    Faster R-CNN最大的創(chuàng)新之處就在于通過(guò)添加RPN網(wǎng)絡(luò),基于Anchor機(jī)制來(lái)生成候選框,(代替selective search),最終將特征提取、候選框選取、邊框回歸和分類(lèi)都整合到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,從而有效的提高檢測(cè)精度和檢測(cè)效率。

    如圖1所示,直接使用RPN生成檢測(cè)框,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)了將目標(biāo)檢測(cè)的四個(gè)步驟:圖像特征提取、候選區(qū)域生成、候選區(qū)域分類(lèi)和定位、位置精修整合到一個(gè)統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)中,這也是Faster R-CNN的巨大優(yōu)勢(shì),能極大提升檢測(cè)框的生成速度。RPN網(wǎng)絡(luò)的提出使得兩階段算法可以進(jìn)行端到端的訓(xùn)練,在保證精度的同時(shí)大幅提升了檢測(cè)的速度,特征圖先經(jīng)過(guò)一次卷積計(jì)算得到特征映射圖,在經(jīng)過(guò)兩個(gè)并行的卷積層得到網(wǎng)絡(luò)輸出,網(wǎng)絡(luò)輸出共包含兩項(xiàng)內(nèi)容:當(dāng)前Anchor內(nèi)的目標(biāo)屬于前景或背景的概率;候選框的中心坐標(biāo)和尺寸信息。在提取候選框的過(guò)程中RPN網(wǎng)絡(luò)會(huì)以滑動(dòng)窗口中的中心像素點(diǎn)為中心,生成不同面積大小、不同長(zhǎng)寬比的錨框,默認(rèn)情況下錨框的有3種面積(128×128、256×256、512×512)和3種長(zhǎng)寬比(1∶1、1∶2、2∶1),因此在默認(rèn)情況下滑動(dòng)窗口每滑動(dòng)一次都會(huì)生成9個(gè)Anchor,這些Anchor在對(duì)候選框中心位置和大小進(jìn)行參數(shù)回歸時(shí)起到橋梁的作用,在提高精度的同時(shí),也大大提升了檢測(cè)的速度。

    圖1 RPN網(wǎng)絡(luò)圖

    2.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

    本文通過(guò)檢測(cè)塔基監(jiān)控視頻圖像達(dá)到及時(shí)發(fā)現(xiàn)違法建設(shè)行為[8]的目的。因此,在模型訓(xùn)練前首先需要對(duì)模型檢測(cè)的建設(shè)行為對(duì)象做明確定義,以便對(duì)訓(xùn)練樣本中符合定義的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)注,提升訓(xùn)練樣本的質(zhì)量。對(duì)現(xiàn)有的自然資源疑似違法行為案件進(jìn)行分析,將疑似違法行為歸為5大類(lèi)21小類(lèi),顧及不同疑似違法建設(shè)行為的差異性,同時(shí)也為提升本文目標(biāo)檢測(cè)模型的普適性,本文在深入分析各類(lèi)疑似違法建設(shè)行為的基礎(chǔ)上,選取如表1所示的共計(jì)10類(lèi)建設(shè)行為作為本文目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)對(duì)象,并給出具體樣例。通用的目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注工具如LabelImg、Labelme、Bbox-label-tool等只能對(duì)存儲(chǔ)在本機(jī)的圖像進(jìn)行標(biāo)注。如果進(jìn)行一項(xiàng)大型的目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注工作,這類(lèi)標(biāo)注工具無(wú)法做到大量數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)檢核等工作。因此本文基于Flask框架的一套在線標(biāo)注工具——“標(biāo)簽易”網(wǎng)站,該工具可實(shí)現(xiàn)多人同時(shí)在線標(biāo)注,通過(guò)建立任務(wù)統(tǒng)一管理,每次標(biāo)注任務(wù)可以獲取固定數(shù)量圖像進(jìn)行標(biāo)注。在圖像標(biāo)注頁(yè)面,該工具提供了多種標(biāo)注方式,如矩形、圓形、多邊形等標(biāo)注形式,如圖2所示。

    經(jīng)過(guò)標(biāo)注的原始圖像會(huì)生成一個(gè)xml格式的標(biāo)注數(shù)據(jù)文件,標(biāo)注數(shù)據(jù)文件的文件名與原始圖像文件的文件名一一對(duì)應(yīng)。

    標(biāo)注數(shù)據(jù)文件中保存了該圖像的基本信息包括存儲(chǔ)路徑、圖像大小等同時(shí)還保存了該圖像中存在的建設(shè)行為對(duì)象類(lèi)別,以及該對(duì)象被標(biāo)注標(biāo)后獲取的標(biāo)注框的左上角和右下角像素坐標(biāo),具體內(nèi)容如表2所示。

    表2 標(biāo)注數(shù)據(jù)文件內(nèi)容

    2.3 樣本數(shù)據(jù)處理

    本文訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)均獲取自某區(qū)塔基監(jiān)控?cái)z像機(jī)拍攝的真實(shí)圖像,通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)篩選、標(biāo)注后制作生成目標(biāo)檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集格式。由于塔基監(jiān)控?cái)z像機(jī)是全天候、全時(shí)段進(jìn)行圖像采集的,原始圖像中包括了大量的黑夜圖像、模糊圖像、錯(cuò)誤圖像等,這類(lèi)圖像的數(shù)據(jù)量大且屬于無(wú)效數(shù)據(jù),因此需要對(duì)原始圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)篩選并進(jìn)行預(yù)處理。

    數(shù)據(jù)處理如圖3所示,主要包括4個(gè)步驟:① 設(shè)置關(guān)鍵參數(shù)灰度閾值α、灰度直方圖比率閾值γ;② 使用OpenCV讀取原始圖像,若讀取成功則將其轉(zhuǎn)成為灰度直方圖并獲取圖像大小,否則認(rèn)為該數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤數(shù)據(jù);③ 使用Numpy從灰度直方圖中獲取灰度值小于灰度閾值α的偏暗像素點(diǎn)個(gè)數(shù)Num;④ 計(jì)算偏暗像素點(diǎn)個(gè)數(shù)Num占整個(gè)灰度圖像素個(gè)數(shù)的比率β,當(dāng)β大于灰度直方圖比率閾值γ時(shí),則認(rèn)定這幅原始圖像為黑夜圖像,否則將該圖像認(rèn)定為白天圖像。

    圖3 無(wú)效數(shù)據(jù)處理流程

    在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,獲得符合模型訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)的待標(biāo)注照片,對(duì)處理后的圖片進(jìn)行標(biāo)注,并生成xml格式的標(biāo)注數(shù)據(jù)文件,最后本文將標(biāo)注數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換生成符合MSCOCO數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的JSON格式建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)集。最終,通過(guò)對(duì)錯(cuò)誤圖像和黑夜圖像的篩選,共獲取到27 688張符合本文建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練要求的樣本圖像,經(jīng)過(guò)預(yù)處理的塔基監(jiān)控圖像上的10類(lèi)建設(shè)行為進(jìn)行標(biāo)注,共獲得78 100個(gè)標(biāo)注結(jié)果。其中各類(lèi)建設(shè)行為的標(biāo)注結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表3所示。

    表3 標(biāo)注結(jié)果統(tǒng)計(jì)

    2.4 模型訓(xùn)練

    本文使用Facebook開(kāi)源的Detectron2框架進(jìn)行Faster R-CNN模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。模型的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率BASE_LR為0.001,模型迭代訓(xùn)練次數(shù)為40萬(wàn)次,對(duì)樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)裁剪和數(shù)據(jù)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)增強(qiáng)。每張圖片在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程中生成512個(gè)RPN的Proposals結(jié)果,這樣既能保證模型預(yù)測(cè)精度也能保證模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)的效率。模型的訓(xùn)練Loss結(jié)果如圖4所示,從圖中可以看出模型損失函數(shù)Loss呈現(xiàn)下降趨勢(shì),最終穩(wěn)定在0.1附近。在模型訓(xùn)練過(guò)程中,每10 000次訓(xùn)練存儲(chǔ)一次模型訓(xùn)練結(jié)果,模型訓(xùn)練結(jié)果保存為pth格式的模型文件。

    圖4 模型訓(xùn)練Loss圖

    本文將采用準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)、AP(Average Precision)、mAP(mean Average Precision)4個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)對(duì)Faster R-CNN模型訓(xùn)練獲取的建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)模型的精度進(jìn)行評(píng)價(jià),得到如表4所示的評(píng)價(jià)結(jié)果。

    表4 模型精度評(píng)價(jià)結(jié)果

    3 結(jié)果分析

    本文首先在分析各類(lèi)疑似違法建設(shè)行為的基礎(chǔ)上,選取10類(lèi)覆蓋面較為廣泛的建設(shè)行為作為本文建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)對(duì)象,其次通過(guò)對(duì)獲取的7萬(wàn)多張塔基監(jiān)控圖像進(jìn)行預(yù)處理與圖像標(biāo)注工作,獲取符合模型訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)的xml格式訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),并通過(guò)自行編寫(xiě)的格式轉(zhuǎn)換程序?qū)ml格式的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成符合MSCOCO數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的JSON格式標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集,再次基于Detectron2框架開(kāi)發(fā)構(gòu)建Faster R-CNN模型并訓(xùn)練,經(jīng)過(guò)40萬(wàn)次迭代訓(xùn)練獲取建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)模型,最后利用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練獲取的疑似違法建設(shè)行為目標(biāo)檢測(cè)模型的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    結(jié)合實(shí)際檢測(cè)效果來(lái)看(圖5),測(cè)試圖像中存在符合本文定義的建設(shè)行為大多能夠被有效識(shí)別,因此可以得出,本文基于Faster R-CNN模型訓(xùn)練的算法能夠滿足實(shí)際疑似違法建設(shè)行為智能監(jiān)測(cè)的要求。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    基于塔基監(jiān)控?cái)z像頭圖像對(duì)特定要素自動(dòng)識(shí)別的監(jiān)管模式的建設(shè)與應(yīng)用是自然資源監(jiān)管向智能化發(fā)展的突破性嘗試,實(shí)現(xiàn)了自然資源違法行為由事后處置向事前防范的轉(zhuǎn)變。但是,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的系統(tǒng)運(yùn)行發(fā)現(xiàn)該項(xiàng)工作對(duì)于監(jiān)控在線率要求很高,這就導(dǎo)致了需要花費(fèi)大量的人力成本和時(shí)間成本開(kāi)展前端設(shè)備維護(hù)。結(jié)合自然資源部辦公廳近日下發(fā)的《關(guān)于開(kāi)展2021年衛(wèi)片執(zhí)法工作的通知》要求,對(duì)自然資源違法行為,“按照‘月清、季核、年度評(píng)估’的工作要求,督促各地早發(fā)現(xiàn)、早制止、嚴(yán)查處,檢驗(yàn)各地嚴(yán)格規(guī)范公正文明執(zhí)法情況,評(píng)估一個(gè)地區(qū)自然資源管理秩序特別是違法占用耕地情況,推動(dòng)落實(shí)最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度,保障國(guó)家糧食安全,助力生態(tài)文明建設(shè)”。需要將原來(lái)以“塔基監(jiān)控?cái)z像頭”為主要監(jiān)測(cè)手段的工作思路調(diào)整為以“衛(wèi)片圖斑”+“執(zhí)法人員日常巡查”為主要發(fā)現(xiàn)手段,以“塔基監(jiān)控?cái)z像頭”+“無(wú)人機(jī)”為補(bǔ)充手段。

    在此大背景下,將圖像來(lái)源調(diào)整為“衛(wèi)星影像圖斑”,繼續(xù)研究人工智能圖像識(shí)別算法在衛(wèi)星影像圖斑識(shí)別中的應(yīng)用,結(jié)合疑似違法圖斑周邊歷年土地利用現(xiàn)狀調(diào)查成果、現(xiàn)勢(shì)國(guó)土空間規(guī)劃數(shù)據(jù)及征地批文信息,為自然資源智能執(zhí)法提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

    猜你喜歡
    塔基監(jiān)控監(jiān)管
    基于道亨SVCAD數(shù)據(jù)的塔基斷面圖自動(dòng)生成方法研究
    The Great Barrier Reef shows coral comeback
    你被監(jiān)控了嗎?
    Zabbix在ATS系統(tǒng)集中監(jiān)控中的應(yīng)用
    基于VBA for AutoCAD塔基斷面圖自動(dòng)化繪制
    斜交塔基局部沖刷規(guī)律研究
    看監(jiān)控?cái)z像機(jī)的4K之道
    監(jiān)管
    輸電線路塔基斷面自動(dòng)成圖方法研究
    監(jiān)管和扶持并行
    亚洲精华国产精华精| 精品久久久久久,| 日本一本二区三区精品| 精品日产1卡2卡| 深爱激情五月婷婷| 精品国产三级普通话版| 欧美日韩黄片免| 99久久99久久久精品蜜桃| 老司机午夜福利在线观看视频| x7x7x7水蜜桃| 成人鲁丝片一二三区免费| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 69人妻影院| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 国产精品一区二区三区四区久久| 亚洲av一区综合| 青草久久国产| 欧美中文日本在线观看视频| 欧美另类亚洲清纯唯美| 99久久成人亚洲精品观看| 国内精品久久久久精免费| 中文字幕av在线有码专区| 国内精品一区二区在线观看| 成年版毛片免费区| 亚洲成人免费电影在线观看| 亚洲最大成人中文| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 欧美日韩国产亚洲二区| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美黄色淫秽网站| 很黄的视频免费| e午夜精品久久久久久久| 毛片女人毛片| 亚洲五月天丁香| АⅤ资源中文在线天堂| 此物有八面人人有两片| 免费av不卡在线播放| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 亚洲精品456在线播放app | www.999成人在线观看| 日韩免费av在线播放| 久久久久亚洲av毛片大全| 亚洲精品一区av在线观看| 97碰自拍视频| 啦啦啦免费观看视频1| 91麻豆精品激情在线观看国产| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 母亲3免费完整高清在线观看| 成人亚洲精品av一区二区| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 国产不卡一卡二| 日本免费a在线| av片东京热男人的天堂| 久久久久免费精品人妻一区二区| 男女下面进入的视频免费午夜| 69人妻影院| 精品日产1卡2卡| 亚洲最大成人中文| 国产91精品成人一区二区三区| 最近最新免费中文字幕在线| 高清在线国产一区| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 午夜免费观看网址| 一本一本综合久久| 精品久久久久久久久久免费视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 可以在线观看的亚洲视频| 成人一区二区视频在线观看| 国产精品影院久久| 男女之事视频高清在线观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 99久久九九国产精品国产免费| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲激情在线av| 听说在线观看完整版免费高清| 99riav亚洲国产免费| 很黄的视频免费| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 国产真实伦视频高清在线观看 | 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 日本a在线网址| 美女高潮的动态| netflix在线观看网站| 嫩草影视91久久| a级毛片a级免费在线| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品99久久久久久久久| 久久亚洲精品不卡| 午夜精品在线福利| 精品国内亚洲2022精品成人| 九九在线视频观看精品| 少妇的逼好多水| 国产淫片久久久久久久久 | 伊人久久精品亚洲午夜| 国产一区二区在线观看日韩 | 亚洲精品影视一区二区三区av| 两人在一起打扑克的视频| 亚洲男人的天堂狠狠| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 色综合站精品国产| 国产免费一级a男人的天堂| 激情在线观看视频在线高清| 午夜日韩欧美国产| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 天天躁日日操中文字幕| 校园春色视频在线观看| 18+在线观看网站| 亚洲一区二区三区色噜噜| 色综合亚洲欧美另类图片| 男女视频在线观看网站免费| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产色爽女视频免费观看| 少妇的逼水好多| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 国产男靠女视频免费网站| 天堂动漫精品| 日本a在线网址| 亚洲五月婷婷丁香| 国产成人欧美在线观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 国产毛片a区久久久久| 日韩免费av在线播放| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久性视频一级片| 午夜福利成人在线免费观看| 两个人的视频大全免费| 18禁美女被吸乳视频| 亚洲久久久久久中文字幕| 又紧又爽又黄一区二区| АⅤ资源中文在线天堂| 国产97色在线日韩免费| 波野结衣二区三区在线 | 噜噜噜噜噜久久久久久91| 露出奶头的视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 一区福利在线观看| 全区人妻精品视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 午夜福利18| 变态另类丝袜制服| 午夜老司机福利剧场| 国产亚洲欧美98| 高潮久久久久久久久久久不卡| 精品不卡国产一区二区三区| 少妇人妻一区二区三区视频| 夜夜爽天天搞| 国产精品野战在线观看| 男女午夜视频在线观看| 十八禁人妻一区二区| 国产精品精品国产色婷婷| 夜夜夜夜夜久久久久| 又黄又爽又免费观看的视频| 老汉色av国产亚洲站长工具| 99久久精品国产亚洲精品| 国产伦一二天堂av在线观看| 国产成年人精品一区二区| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲18禁久久av| xxxwww97欧美| 国产一区二区三区视频了| 黄色视频,在线免费观看| 亚洲男人的天堂狠狠| 成年女人看的毛片在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 亚洲男人的天堂狠狠| 国内精品美女久久久久久| 一个人免费在线观看的高清视频| 制服人妻中文乱码| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产精品久久视频播放| 欧美中文综合在线视频| 欧美乱码精品一区二区三区| 制服人妻中文乱码| 又紧又爽又黄一区二区| 国产精品久久久人人做人人爽| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲国产色片| 国产久久久一区二区三区| 少妇高潮的动态图| 1000部很黄的大片| 床上黄色一级片| 国产美女午夜福利| 中文字幕久久专区| 两个人的视频大全免费| 3wmmmm亚洲av在线观看| 久久亚洲精品不卡| 极品教师在线免费播放| 51国产日韩欧美| 脱女人内裤的视频| 日韩免费av在线播放| 免费电影在线观看免费观看| 欧美日韩乱码在线| www国产在线视频色| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| av天堂中文字幕网| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久精品国产清高在天天线| 国产不卡一卡二| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 禁无遮挡网站| 99久久成人亚洲精品观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 久久国产乱子伦精品免费另类| 免费看美女性在线毛片视频| 国产视频内射| 欧美日韩黄片免| 国产伦人伦偷精品视频| 免费一级毛片在线播放高清视频| 一进一出好大好爽视频| 免费看日本二区| 三级国产精品欧美在线观看| 观看美女的网站| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 久久精品人妻少妇| 久久6这里有精品| 日韩大尺度精品在线看网址| 久久亚洲精品不卡| 久久久国产成人精品二区| 国产99白浆流出| 免费观看人在逋| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 99视频精品全部免费 在线| 国产精品免费一区二区三区在线| 九九在线视频观看精品| 国产精品99久久久久久久久| 老汉色∧v一级毛片| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 欧美日韩福利视频一区二区| 麻豆一二三区av精品| 久久国产精品影院| 18禁国产床啪视频网站| tocl精华| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产野战对白在线观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产乱人伦免费视频| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 成年人黄色毛片网站| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 日本成人三级电影网站| 啦啦啦免费观看视频1| www.www免费av| 成人18禁在线播放| 女同久久另类99精品国产91| 国产不卡一卡二| 香蕉丝袜av| 一级作爱视频免费观看| 丁香六月欧美| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲内射少妇av| 日韩高清综合在线| av专区在线播放| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲五月天丁香| 脱女人内裤的视频| 国产精品,欧美在线| 成年免费大片在线观看| 欧美又色又爽又黄视频| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产精品亚洲一级av第二区| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲一区二区三区不卡视频| 欧美性猛交黑人性爽| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 精品一区二区三区视频在线 | 亚洲av一区综合| 国内精品久久久久精免费| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲成a人片在线一区二区| 在线观看免费视频日本深夜| 日本a在线网址| 18+在线观看网站| 波多野结衣高清作品| 亚洲人成网站在线播| 日韩欧美国产一区二区入口| 18美女黄网站色大片免费观看| 精品一区二区三区av网在线观看| 日韩国内少妇激情av| 国产97色在线日韩免费| 男女那种视频在线观看| 国产老妇女一区| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 久久草成人影院| 手机成人av网站| 久久久久久久久久黄片| www.熟女人妻精品国产| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲欧美激情综合另类| 久久久久亚洲av毛片大全| 欧美色视频一区免费| 网址你懂的国产日韩在线| 99国产综合亚洲精品| 精品一区二区三区av网在线观看| 久久精品国产清高在天天线| 成人亚洲精品av一区二区| 人人妻人人澡欧美一区二区| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 999久久久精品免费观看国产| 最近最新中文字幕大全免费视频| 亚洲最大成人中文| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 99久久精品一区二区三区| 宅男免费午夜| 国产在视频线在精品| 成人三级黄色视频| 欧美黄色淫秽网站| 国产真实伦视频高清在线观看 | 一本久久中文字幕| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 69av精品久久久久久| 国产精品亚洲美女久久久| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产激情欧美一区二区| 国产av不卡久久| 色综合欧美亚洲国产小说| 午夜影院日韩av| 亚洲人与动物交配视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 日韩亚洲欧美综合| 人妻夜夜爽99麻豆av| 99riav亚洲国产免费| 波野结衣二区三区在线 | 欧美日本视频| 欧美一区二区亚洲| 内射极品少妇av片p| av在线天堂中文字幕| 午夜日韩欧美国产| 极品教师在线免费播放| 欧美乱色亚洲激情| 69人妻影院| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲七黄色美女视频| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 免费大片18禁| 欧美+日韩+精品| 欧美性感艳星| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 中文字幕熟女人妻在线| 一本综合久久免费| 我要搜黄色片| www日本在线高清视频| 18禁在线播放成人免费| 欧美+日韩+精品| 久久久精品欧美日韩精品| 观看免费一级毛片| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 精品一区二区三区av网在线观看| 久久精品影院6| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 长腿黑丝高跟| 熟女电影av网| 国产精品,欧美在线| 91在线精品国自产拍蜜月 | 一区二区三区激情视频| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 欧美中文日本在线观看视频| 亚洲av二区三区四区| 长腿黑丝高跟| 亚洲人成网站在线播| 国产三级中文精品| 99国产综合亚洲精品| 成熟少妇高潮喷水视频| 成年女人看的毛片在线观看| 88av欧美| 女警被强在线播放| 国产乱人伦免费视频| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 色综合欧美亚洲国产小说| 日韩欧美 国产精品| 亚洲七黄色美女视频| 看免费av毛片| avwww免费| 麻豆成人午夜福利视频| 国产高清视频在线播放一区| 熟女人妻精品中文字幕| 午夜福利在线在线| 狂野欧美激情性xxxx| 日韩欧美精品v在线| www国产在线视频色| 亚洲精品成人久久久久久| 久久草成人影院| eeuss影院久久| 老司机福利观看| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 亚洲av电影不卡..在线观看| 国内揄拍国产精品人妻在线| 制服人妻中文乱码| 国产国拍精品亚洲av在线观看 | 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产高清三级在线| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 午夜视频国产福利| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 日韩国内少妇激情av| 久久6这里有精品| 黄色日韩在线| 一本一本综合久久| 此物有八面人人有两片| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 级片在线观看| 九色成人免费人妻av| 国产伦精品一区二区三区四那| 国产精品三级大全| 久久精品国产综合久久久| 免费观看人在逋| 国产精品国产高清国产av| 亚洲黑人精品在线| 精品国产亚洲在线| 国产麻豆成人av免费视频| 国产av在哪里看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 久久亚洲精品不卡| 国产成人a区在线观看| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 人人妻人人看人人澡| 听说在线观看完整版免费高清| 一个人看视频在线观看www免费 | 精品电影一区二区在线| 夜夜夜夜夜久久久久| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 制服人妻中文乱码| 国产一区二区激情短视频| 人人妻人人看人人澡| 天美传媒精品一区二区| 日本成人三级电影网站| 一级作爱视频免费观看| 色在线成人网| 日本三级黄在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 一级毛片女人18水好多| 国产精品女同一区二区软件 | 国产亚洲精品av在线| 18禁美女被吸乳视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 免费观看的影片在线观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 久99久视频精品免费| av天堂在线播放| 免费看日本二区| 黄色女人牲交| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 午夜福利免费观看在线| 亚洲欧美日韩东京热| 日韩中文字幕欧美一区二区| 老鸭窝网址在线观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | av福利片在线观看| 亚洲欧美日韩高清专用| 神马国产精品三级电影在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 男女下面进入的视频免费午夜| 制服人妻中文乱码| 久久久久久大精品| 婷婷亚洲欧美| 欧美色视频一区免费| av中文乱码字幕在线| 精品久久久久久成人av| 久久精品影院6| 亚洲无线观看免费| 亚洲五月天丁香| 日本黄大片高清| 欧美色欧美亚洲另类二区| 美女免费视频网站| 国产综合懂色| 嫩草影院精品99| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 国产亚洲精品久久久com| 成人国产一区最新在线观看| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 男女视频在线观看网站免费| 成人av一区二区三区在线看| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久久久久久大av| 美女被艹到高潮喷水动态| 一个人免费在线观看电影| 国产精品98久久久久久宅男小说| 欧美日韩福利视频一区二区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产色婷婷99| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲精品在线美女| 女人被狂操c到高潮| 91麻豆精品激情在线观看国产| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 日韩av在线大香蕉| 两个人的视频大全免费| 国产v大片淫在线免费观看| 美女黄网站色视频| 欧美日本视频| www.www免费av| 国产三级中文精品| 色尼玛亚洲综合影院| 成年女人永久免费观看视频| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 免费观看的影片在线观看| 国产av在哪里看| 黄色丝袜av网址大全| 丰满乱子伦码专区| 黄色日韩在线| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 亚洲片人在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 日本黄色片子视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 无限看片的www在线观看| 黄片大片在线免费观看| 色在线成人网| 亚洲人成网站高清观看| 天美传媒精品一区二区| 亚洲一区二区三区色噜噜| www国产在线视频色| 亚洲精品色激情综合| 无限看片的www在线观看| 日本一二三区视频观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 淫妇啪啪啪对白视频| 深爱激情五月婷婷| 动漫黄色视频在线观看| 少妇的丰满在线观看| 久久中文看片网| 欧美日韩国产亚洲二区| 亚洲最大成人手机在线| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 亚洲在线自拍视频| 日日干狠狠操夜夜爽| 悠悠久久av| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 变态另类丝袜制服| 精品福利观看| 亚洲人成伊人成综合网2020| 91麻豆精品激情在线观看国产| 韩国av一区二区三区四区| 18美女黄网站色大片免费观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 日本在线视频免费播放| 一个人免费在线观看的高清视频| 99视频精品全部免费 在线| 桃色一区二区三区在线观看| 亚洲精品色激情综合| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 麻豆国产av国片精品| 搡老岳熟女国产| 啦啦啦韩国在线观看视频| 最近最新中文字幕大全免费视频| 久久久久久九九精品二区国产| 欧美中文综合在线视频| or卡值多少钱| 久久精品91蜜桃| 久久久国产成人精品二区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 日韩精品中文字幕看吧| 在线观看日韩欧美| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 中国美女看黄片| 久久人人精品亚洲av| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美激情在线99| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 日本三级黄在线观看| 舔av片在线| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 国产69精品久久久久777片| 国产成年人精品一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影| 三级毛片av免费| 久久亚洲精品不卡| 欧美日本视频| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 国产精品1区2区在线观看.| 国产日本99.免费观看| 精品乱码久久久久久99久播| www日本在线高清视频| bbb黄色大片| 国产91精品成人一区二区三区| 老司机深夜福利视频在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 国产高清激情床上av| 日韩欧美在线乱码| 亚洲最大成人手机在线| 国内揄拍国产精品人妻在线| 91在线观看av| 日韩亚洲欧美综合| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 搡老熟女国产l中国老女人| 99在线视频只有这里精品首页| 草草在线视频免费看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 好男人在线观看高清免费视频| 草草在线视频免费看| 成人永久免费在线观看视频| 国产真实乱freesex| 精品国产美女av久久久久小说| 一个人看视频在线观看www免费 | 精华霜和精华液先用哪个| 少妇的逼水好多| 亚洲最大成人手机在线| 久久亚洲精品不卡| 国产伦在线观看视频一区| 久99久视频精品免费| 国产精品一及|