• <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 ?

    工作面刮板輸送機煤流狀態(tài)識別方法

    2023-12-06 03:06:28吳江偉南柄飛
    工礦自動化 2023年11期
    關(guān)鍵詞:煤流刮板輸送機

    吳江偉,南柄飛

    (北京天瑪智控科技股份有限公司,北京 101300)

    0 引言

    隨著煤礦智能化無人開采進程的縱深推進,構(gòu)建AI 視覺感知、自動決策、設(shè)備協(xié)同控制三大環(huán)節(jié)一體化的生產(chǎn)管理系統(tǒng)已經(jīng)成為業(yè)界共識。在井下工作面中,利用刮板輸送機上煤流狀態(tài)的視覺感知結(jié)果,聯(lián)動控制采煤機和刮板輸送機進行生產(chǎn)作業(yè)管理,從而實現(xiàn)工作面煤流負載平衡,不僅可以降低工作面堆煤事件發(fā)生率,提升工作面自動化生產(chǎn)率,同時可以降低井下能源消耗。

    目前礦井煤流狀態(tài)識別方法大多針對帶式輸送機場景,其實現(xiàn)方式大致分為兩類。第一類是基于圖像的方法,如文獻[1-2]通過傳統(tǒng)圖像處理方法獲取帶式輸送機輪廓及煤料邊界,并由此計算煤料橫截面積和體積,但該方法嚴(yán)重依賴于邊緣檢測方法,受光照等環(huán)境因素影響較大,精度和穩(wěn)定性差。文獻[3]將圖像中煤流量大小劃分為5 個級別并利用深度學(xué)習(xí)模型直接對圖像進行分類,該方法邏輯簡單、部署方便,但對全圖進行操作時沒有排除非煤流區(qū)域的影響,且該方法只對單幅圖像進行分類,并沒有對煤流的時序特征進行建模。第二類是基于特殊傳感裝置(如超聲波傳感器、激光掃描儀等[4-7])的方法,通過計算煤料截面積進而獲得煤料體積。此類方法中雖然也可能用到圖像信息,但關(guān)鍵在于其引入的硬件設(shè)備能夠給算法增加諸如深度、超聲回波、煤流速度、激光條紋等信號,使得煤流量計算結(jié)果更加精確;但此類方法的問題在于處理的數(shù)據(jù)量較大,相關(guān)算法模型實時性、可靠性較差,且硬件設(shè)備大幅增加了成本開銷。

    然而,上述方法無法有效應(yīng)用于工作面刮板輸送機場景中的煤流狀態(tài)識別,這是因為工作面刮板輸送機與帶式輸送機場景存在巨大差異。①帶式輸送機有固定外形且運輸?shù)拿毫辖?jīng)過破碎后形狀相對規(guī)則、大小相對均衡,這些場景特征使得準(zhǔn)確計算煤料橫截面積及煤流體積成為可能;而在工作面刮板輸送機場景中,刮板輸送機姿態(tài)易受地質(zhì)條件影響且煤料形狀不規(guī)則、大小差異巨大,導(dǎo)致無法準(zhǔn)確計算煤料橫截面積,煤料間存在的空隙導(dǎo)致無法簡單根據(jù)體積公式獲得煤流體積。② 帶式輸送機場景中相機、燈具等設(shè)備的安裝條件相對較好,可將其安裝在理想位置使得算法魯棒性更好;而在空間局促的工作面刮板輸送機場景中,由于需要考慮相機、燈具等設(shè)備是否會與滾筒、采煤機、護幫板發(fā)生干涉,造成其安裝位置受限甚至無法安裝,進而導(dǎo)致攝像儀視角、可見度等無法滿足已有算法要求。③在生產(chǎn)過程中,工作面刮板輸送機場景中存在高粉塵、采煤機遮擋、刮板輸送機位置改變等不利因素,影響采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量,導(dǎo)致算法識別精度下降。

    針對工作面刮板輸送機場景,本文提出了一種基于時序視覺特征的煤流狀態(tài)識別方法。該方法具有以下優(yōu)勢:①無需計算準(zhǔn)確煤量,用空載煤流、正常煤流和飽和煤流3 種狀態(tài)描述刮板輸送機上煤量大小,在滿足應(yīng)用要求的前提下大大降低了算法復(fù)雜度。② 僅需以現(xiàn)有工作面中部署的攝像儀作為數(shù)據(jù)采集設(shè)備,避免了設(shè)備安裝受限問題;同時,只需處理圖像數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理量較小,具有很好的實時性。③采用深度學(xué)習(xí)語義分割模型確定煤流區(qū)域,有效緩解傳統(tǒng)方法易受光照、粉塵影響導(dǎo)致算法精度下降的問題;同時,能夠精確定位煤流區(qū)域,排除無關(guān)圖像區(qū)域影響。④ 采用深度學(xué)習(xí)動作識別模型進行煤流特征建模,不僅能夠?qū)W習(xí)到煤流的紋理特征,而且能夠?qū)W習(xí)到煤流的時序特征。

    1 方法原理

    基于時序視覺特征的刮板輸送機煤流狀態(tài)識別方法原理如圖1 所示。針對工作面煤流視頻幀圖像,首先利用深度學(xué)習(xí)語義分割模型獲得粗略煤流區(qū)域,在此基礎(chǔ)上通過線性擬合方法定位精細煤流區(qū)域坐標(biāo)并裁剪出煤流圖像;然后將煤流圖像按視頻時序排列形成煤流圖像序列;最后通過動作識別模型對煤流圖像序列進行特征建模,獲得煤流狀態(tài)識別結(jié)果。

    圖1 基于時序視覺特征的刮板輸送機煤流狀態(tài)識別方法原理Fig.1 Principle of method for recognizing coal flow status of scraper conveyor based on temporal visual features

    2 刮板輸送機煤流圖像提取

    刮板輸送機煤流圖像提取整體流程:針對視頻幀圖像進行圖像語義分割,獲得線纜槽邊緣;針對線纜槽邊緣進行曲線擬合;根據(jù)視頻幀圖像中刮板輸送機特點及線纜槽邊緣擬合曲線獲取煤流區(qū)域邊界;從視頻幀圖像中裁剪出煤流區(qū)域形成煤流圖像。

    2.1 煤流視頻圖像語義分割

    針對煤流視頻幀圖像進行語義分割的主要目的:①獲取視頻幀圖像中局部煤流區(qū)域,從而排除大量非煤流區(qū)域圖像對后續(xù)動作識別模型的影響,使得煤流狀態(tài)識別結(jié)果更加準(zhǔn)確。② 受限于安裝條件,監(jiān)控攝像儀往往只能安裝在液壓支架頂板上,當(dāng)支架頂板與刮板輸送機相對位置不變時,煤流區(qū)域處于圖像中的固定位置;然而,采煤過程中頻繁性推刮板輸送機動作使得支架頂板與刮板輸送機相對位置發(fā)生變化,導(dǎo)致煤流區(qū)域在圖像中的位置也隨之發(fā)生變化。因此,需要利用語義分割結(jié)果動態(tài)定位煤流區(qū)域。

    語義分割是圖像分割的一個分支,可實現(xiàn)圖像中不同語義區(qū)域的分割。經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)語義分割模型有SegNet[8],Mask R-CNN[9],U-Net[10],DeepLab系列[11-13]等。本文采用DeepLabV3+語義分割模型,如圖2 所示,DeepLabV3+語義分割模型將空間金字塔池化模塊(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)與編解碼結(jié)構(gòu)相結(jié)合,既能夠使模型獲得多尺度上下文信息,又能夠保證圖像分割結(jié)果中物體的邊緣分割更加準(zhǔn)確。同時,DeepLabV3+語義分割模型采用了Xception[14]框架,使得模型分割處理速度更快,滿足實際應(yīng)用的實時性要求。

    圖2 DeepLabV3+語義分割模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Network structure of DeepLabV3+semantic segmentation model

    如圖2 中DeepLabV3+語義分割模型輸出的分割結(jié)果所示,本文將視頻幀圖像以線纜槽底部為界劃分為2 個部分:①線纜槽底部到煤壁為粗略煤流區(qū)域,是后續(xù)動作識別模型的候選輸入數(shù)據(jù)。② 線纜槽底部到支架為非煤流區(qū)域。

    2.2 煤流區(qū)域定位獲取

    由于語義分割獲得的粗略煤流區(qū)域中仍包含較多非煤流區(qū)域(如煤壁、浮煤等),且該分割區(qū)域形狀不規(guī)則,所以不能直接作為后續(xù)動作識別模型的輸入圖像。為獲得精細煤流區(qū)域,需確定煤流區(qū)域的4 個邊界,選取原則為盡可能包含更多煤流區(qū)域且排除非煤流區(qū)域。本文直接選取圖像高度的一半處作為上邊界,選取圖像的下邊界作為煤流區(qū)域下邊界。對于右邊界,本文先提取線纜槽邊界點并對其進行分段直線擬合,獲得擬合曲線,然后取擬合曲線與視頻幀圖像下邊緣交點橫坐標(biāo)作為煤流區(qū)域右邊界。分段直線擬合計算公式為

    式中:為求解參數(shù)結(jié)果;為待求參數(shù)集合;為待求直線方程;xi和yi分別為線纜槽邊界點中第i(i=1,2,···,n,n為線纜槽邊界點總數(shù))個點的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

    對于左邊界,由于刮板輸送機在圖像中大小不會發(fā)生變化,所以當(dāng)右邊界確定時,可通過線性擬合方法根據(jù)右邊界值預(yù)測出左邊界值,計算公式為

    式中:xl為煤流區(qū)域左邊界值;k為線性系數(shù),本文對推刮板輸送機動作前后2 種情況分別進行線性擬合,推刮板輸送機動作前k取0.57,推刮板輸送機動作后k取0.4;xr為煤流區(qū)域右邊界值。

    3 刮板輸送機煤流狀態(tài)識別

    3.1 問題建模

    通常煤流實際是指煤料隨刮板輸送機運動而形成的流體,煤量由刮板輸送機上煤料橫截面積與刮板輸送機長度積分獲得:

    式中:V為待求煤量;L為刮板輸送機長度;ρ為煤料密度;F(x)為刮板輸送機上x處的煤料橫截面積。

    這種方法要求精確計算刮板輸送機上煤料橫截面積。但在工作面刮板輸送機場景下精確計算煤料橫截面積面臨極大挑戰(zhàn)。因此,本文采用一種新的方法:煤量可由刮板輸送機上某一點在某一時刻的煤量與時間積分獲得:

    式中:T為時間;G(t)為刮板輸送機某一位置在t時刻的瞬時煤量。

    與式(3)相比,式(4)雖然不需要計算煤料橫截面積,但其中的瞬時煤量G(t)同樣無法計算。為避免精確煤量計算,本文將煤量離散化,分為空載煤流、正常煤流及飽和煤流3 個狀態(tài)。同時,為避免煤流狀態(tài)隨著刮板輸送機上煤料分布變化而頻繁變化,對一個時間段內(nèi)的煤流狀態(tài)進行融合:

    式中:S為t1到tT時刻刮板輸送機上煤流狀態(tài);g(t)為t時刻刮板輸送機上煤流狀態(tài),g(t)=0,1,2,分別表示空載煤流、正常煤流、飽和煤流狀態(tài);H(g(t1),g(t2),···,g(tT))為對t1到tT時刻的煤流狀態(tài)進行融合操作。

    3.2 煤流狀態(tài)識別

    如式(5)所示,求解刮板輸送機煤流狀態(tài)就是求解函數(shù)H(·)。求解函數(shù)H(·)可采用多種方法,最簡單的是加權(quán)平均法,即先求得各個時間點煤流狀態(tài),然后對其進行加權(quán)平均,但該方法忽略了鄰近煤流狀態(tài)在時序上的內(nèi)在聯(lián)系。因此,本文采用動作識別模型直接對不同煤流狀態(tài)圖像序列的時空特征進行建模。

    動作識別通常是指通過某種算法識別出視頻中人的行為,并對其進行分類,其本質(zhì)是對視頻圖像序列中呈現(xiàn)的行為模式進行建模。經(jīng)典的動作識別模型有TSN(Temporal Segment Networks)[15],TSM(Temporal Shift Module)[16],SlowFast(SlowFast Networks)[17],I3D(Two-Stream Inflated 3D convNet)[18],R(2+1)D(Residual Spatial and Temporal Factorized Block)[19],C3D(Convolutional 3D)[20],TimeSformer(Time-Space Transformer)[21]等。其中TSN,TSM 使用2D 卷積用于提取圖像特征,并通過光流、時序漂移等方法補充時序信息;SlowFast 通過快慢2 路視頻流分別對時序信息和空間信息進行建模;I3D,R(2+1)D,C3D 則使用3D 卷積直接對視頻進行時空特征建模,有更強的時空特征表示能力;TimeSformer采用Transformer 結(jié)構(gòu)完成特征提取,模型識別準(zhǔn)確率優(yōu)于前三者,但模型處理耗時較大,無法滿足實時性要求。

    本文采用C3D 動作識別模型對煤流視頻幀圖像序列進行建模和煤流狀態(tài)分類,模型結(jié)構(gòu)如圖3 所示。將煤流圖像按時序組成新的圖像序列,再將圖像序列輸入到C3D 動作識別模型中,從而計算并輸出煤流狀態(tài)識別結(jié)果。

    圖3 C3D 動作識別模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Network structure of convolutional 3D action recognition model

    在實際使用過程中,由于工作面工況場景中存在導(dǎo)致監(jiān)控攝像儀無法觀測到煤流的情況,為使模型能力更加完備且符合現(xiàn)場實際情況,本文在空載煤流、正常煤流及飽和煤流3 種狀態(tài)之外還增加了“未檢測煤流”,用于表示視頻幀圖像中未出現(xiàn)煤流的情況。另外,由于煤流狀態(tài)識別任務(wù)相對比較簡單,所以需要減少模型參數(shù)量,以防止模型過擬合情況發(fā)生。本文一方面將原始C3D 動作識別模型主干網(wǎng)絡(luò)中最后2 個全連接層FC6,F(xiàn)C7 維度從原來的4 096 修改為2 048,從而極大地減少模型參數(shù)量;另一方面,在全連接層FC7 之后添加自適應(yīng)平均池化層(Avg Pool),將最終特征層縮小為1×1×1,以擴大感受野,并進一步減少了模型參數(shù)量。

    4 實驗結(jié)果及分析

    4.1 實驗設(shè)定

    4.1.1 硬件設(shè)備

    實驗所用設(shè)備配置:操作系統(tǒng),Ubuntu20.04;顯卡,NVIDIA GeForce RTX 3 090 ;CPU,Intel(R)Xeon(R)Gold 6258R 2.7 GHz;CUDA,版本11.4;TensorRT,版本8.2;訓(xùn)練框架,PyTorch 1.10。

    4.1.2 數(shù)據(jù)集

    實驗所用數(shù)據(jù)來自國內(nèi)某煤礦井下工作面視頻監(jiān)控系統(tǒng),視頻幀速率為25 幀/s,圖像分辨率為1 280×720。

    對于語義分割,本文人工采集、篩選并標(biāo)注圖像總數(shù)量為1 867 幅,其中訓(xùn)練集1 767 幅,測試集100 幅;每幅樣本圖像標(biāo)注2 個類別:煤流區(qū)域、非煤流區(qū)域。

    在C3D 動作識別模型訓(xùn)練構(gòu)建階段,本文先采集工作面煤流視頻數(shù)據(jù)并進行人工篩選,獲得共5.3 h的訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù),對篩選視頻進行4 個類別標(biāo)注,然后按3 幀/s 的速率對訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)進行采樣,形成圖像序列。對于較長圖像序列,將其切分為多個片段,每段長度為32 幅圖像;對于較短圖像序列,用序列尾部圖像進行補齊,最終長度為16 幅圖像。最終訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含1 728 個視頻片段,總共58 568 幅樣本圖像。

    在C3D 動作識別模型測試階段,本文采集工作面采煤工況條件下1 刀的煤流視頻數(shù)據(jù),時長約52 min,按1 s/段對視頻進行分段,總共3 138 個片段,對每個片段煤流狀態(tài)進行標(biāo)注并形成最終測試樣本數(shù)據(jù)。

    4.1.3 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置

    DeepLabV3+語義分割模型的主要訓(xùn)練參數(shù):模型輸入圖像尺寸為513×513;初始學(xué)習(xí)率為0.02,學(xué)習(xí)率按多項式曲線進行下降,最小學(xué)習(xí)率為10-6;使用隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)優(yōu)化器,設(shè)置動量參數(shù)為0.9,權(quán)重衰減因子為10-4;設(shè)置批處理大小為32,共迭代6 000 次。

    C3D 動作識別模型的主要訓(xùn)練參數(shù):模型輸入視頻片段長度為16,圖像尺寸為112×112;初始學(xué)習(xí)率為0.002,學(xué)習(xí)率采用階梯下降方法,分別在第30,60 輪下降為原來的1/10;使用SGD 優(yōu)化器,設(shè)置動量參數(shù)為0.9,權(quán)重衰減因子為10-4;設(shè)置批處理大小為96,共訓(xùn)練80 輪。

    4.2 煤流圖像提取實驗

    煤流圖像提取結(jié)果如圖4 所示,其中淡黃色和淡藍色2 個區(qū)域為語義分割結(jié)果,紅色曲線為線纜槽底部邊界經(jīng)過分段直線擬合后結(jié)果,深藍色點表示待裁剪煤流圖像的4 個頂點。

    圖4 煤流圖像提取結(jié)果Fig.4 Coal flow image extraction results

    從圖4(a)可看出,在液壓支架推刮板輸送機動作后,本文方法能夠準(zhǔn)確定位線纜槽邊緣并獲取煤流區(qū)域;從圖4(b)可看出,煤流視頻幀圖像中存在大量粉塵,導(dǎo)致圖像中物體紋理模糊,在此情況下本文方法仍能準(zhǔn)確定位線纜槽邊緣并獲取煤流區(qū)域;從圖4(c)可看出,在采煤機進入監(jiān)控視野并遮擋住刮板輸送機時,雖然無法直接觀察到煤流區(qū)域,但通過采煤機邊緣同樣能夠獲取煤流區(qū)域;從4(d)可看出,與前3 幅圖像相比,該圖中刮板輸送機和煤流區(qū)域在圖像中位置發(fā)生明顯變化,在此情況下本文方法同樣能夠自適應(yīng)地準(zhǔn)確獲取煤流區(qū)域。這表明本文方法能夠針對工作面復(fù)雜工況場景準(zhǔn)確定位煤流區(qū)域。

    為驗證DeepLabV3+語義分割模型的準(zhǔn)確性,在測試集上計算分割結(jié)果與真實值的IoU(Intersection over Union,交并比):

    式中:Agt為真實區(qū)域;Apred為預(yù)測區(qū)域。

    IoU 計算結(jié)果:線纜槽底部到煤壁區(qū)域IoU 為0.976,線纜槽底部到支架區(qū)域IoU 為0.946,平均IoU 為0.961。這表明DeepLabV3+語義分割模型的預(yù)測準(zhǔn)確率較高,能夠準(zhǔn)確分割出煤流區(qū)域。

    為驗證煤流圖像裁剪框的準(zhǔn)確性,需要標(biāo)注理想裁剪框并將其與預(yù)測裁剪框進行比較,然后計算2 個裁剪框的IoU,但由于理想裁剪框沒有明確標(biāo)準(zhǔn),所以無法實現(xiàn)。裁剪框邊界中最重要的是右邊界的確定,即線纜槽底部邊緣與圖像下邊緣的交點橫坐標(biāo)。因此本文對每幅測試圖像進行右邊界標(biāo)注并將其與預(yù)測的右邊界進行比較,計算得到平均偏差為8.4 像素(圖像寬度的0.66%),標(biāo)準(zhǔn)差為3.3 像素。表明誤差較小,不會導(dǎo)致煤流圖像缺失關(guān)鍵區(qū)域。

    4.3 煤流狀態(tài)識別實驗

    刮板輸送機煤流狀態(tài)識別結(jié)果如圖5 所示。圖5(a)由于刮板輸送機被采煤機遮擋導(dǎo)致煤流不可見,所以顯示未檢測煤流狀態(tài);圖5(b)為空載煤流狀態(tài),其中左圖為無粉塵情況,右圖為存在粉塵干擾情況;圖5(c)為正常煤流狀態(tài),左圖為液壓支架推刮板輸送機動作后情況,右圖為液壓支架推刮板輸送機動作前情況;圖5(d)為飽和煤流狀態(tài)。

    圖5 刮板輸送機煤流狀態(tài)識別結(jié)果Fig.5 Recognition results of coal flow status of scraper conveyor

    在采煤作業(yè)1 刀52 min 的3 138 個測試視頻片段中,煤流狀態(tài)平均識別準(zhǔn)確率為92.73%,其中未檢測煤流狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為99.05%,空載煤流狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為96.13%,正常煤流狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為90.04%,飽和煤流狀態(tài)識別準(zhǔn)確率為90.30%。

    4.4 模型加速實驗

    為提升整體處理速度,將PyTorch 訓(xùn)練生成的模型使用TensorRT 進行轉(zhuǎn)換。對DeepLabV3+語義分割模型和C3D 動作識別模型分別進行轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換前后模型推理耗時對比見表1??煽闯觯篋eepLabV3+語義分割模型推理耗時從39.5 ms 下降到14.1 ms,處理速度提升1.8 倍;C3D 動作識別模型推理耗時從15.1 ms 下降到5.7 ms,處理速度提升1.6 倍。經(jīng)過TensorRT 加速后,整體處理速度為42.7 幀/s,滿足實時處理要求。

    表1 模型加速前后推理耗時對比Table 1 Comparison of inference time before and after model accelerationms

    5 結(jié)論

    1)基于圖像語義分割的刮板輸送機煤流圖像提取方法能夠準(zhǔn)確定位煤流區(qū)域并獲取煤流圖像,為后續(xù)煤流狀態(tài)自動識別提供可靠數(shù)據(jù)輸入。針對高粉塵、采煤機遮擋、刮板輸送機位置改變等不同工況,該方法都能夠自適應(yīng)獲得煤流圖像。

    2)C3D 動作識別模型能夠有效提取煤流圖像視覺特征和圖像序列的時序特征,并進行準(zhǔn)確表征,實現(xiàn)煤流狀態(tài)自動識別,煤流狀態(tài)平均識別準(zhǔn)確率達92.73%,滿足工作面刮板輸送機煤流狀態(tài)智能監(jiān)測實際應(yīng)用需求。

    3)針對工程化部署應(yīng)用,利用TensorRT 對模型進行加速處理,整體處理速度達42.7 幀/s,滿足現(xiàn)場工程化應(yīng)用的實時性要求。

    猜你喜歡
    煤流刮板輸送機
    刮板轉(zhuǎn)載機刮板鏈快速更換技術(shù)研究
    基于離散元的膠帶中部初級采樣方法研究
    立磨機刮板結(jié)構(gòu)的改進
    刮板轉(zhuǎn)載機刮板鏈快速更換工藝淺析
    礦山機械(2021年3期)2021-03-25 07:12:34
    皮帶輸送機轉(zhuǎn)載點緩沖破碎裝置的研制與應(yīng)用
    皮帶輸送機尾輥焊接修復(fù)與應(yīng)用
    40T刮板運輸機尾輥的修復(fù)與應(yīng)用
    利用核子秤煤流信號控制皮帶降塵噴霧
    同忻礦主煤流運輸系統(tǒng)的技術(shù)改造
    同煤科技(2015年4期)2015-08-21 12:51:06
    圓管帶式輸送機最佳懸垂度研究
    成年女人毛片免费观看观看9| 女同久久另类99精品国产91| 搞女人的毛片| 亚洲欧美精品综合久久99| 欧美丝袜亚洲另类| 国产精品一区www在线观看| 亚洲国产色片| 精品一区二区三区视频在线| 1024手机看黄色片| 99久国产av精品国产电影| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 噜噜噜噜噜久久久久久91| 99在线人妻在线中文字幕| 男女边吃奶边做爰视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 久久久久国内视频| 中文字幕久久专区| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产久久久一区二区三区| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 精品久久久久久久久久久久久| av专区在线播放| 久久人妻av系列| 人人妻人人看人人澡| 国产成人freesex在线 | 99久久无色码亚洲精品果冻| 午夜老司机福利剧场| 国产精华一区二区三区| 在线看三级毛片| 热99re8久久精品国产| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 99久久成人亚洲精品观看| 99热精品在线国产| 不卡视频在线观看欧美| 免费av不卡在线播放| 我的老师免费观看完整版| 欧美又色又爽又黄视频| 欧美日韩精品成人综合77777| 高清日韩中文字幕在线| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 欧美性感艳星| 国产精品久久视频播放| 亚洲av免费高清在线观看| 久久国内精品自在自线图片| 久久九九热精品免费| 国产成人aa在线观看| 欧美中文日本在线观看视频| 韩国av在线不卡| 免费黄网站久久成人精品| 天堂网av新在线| 亚洲,欧美,日韩| 免费观看在线日韩| 色哟哟哟哟哟哟| 22中文网久久字幕| 亚洲真实伦在线观看| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 在线免费观看不下载黄p国产| 内地一区二区视频在线| 久久久久久久久中文| 亚洲中文日韩欧美视频| 黄色配什么色好看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | 中文字幕久久专区| 日本熟妇午夜| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 高清日韩中文字幕在线| a级毛片免费高清观看在线播放| 久久午夜福利片| 亚洲av熟女| 国产亚洲精品久久久com| 麻豆乱淫一区二区| 成人鲁丝片一二三区免费| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产精品人妻久久久久久| 亚洲最大成人中文| av在线蜜桃| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产黄a三级三级三级人| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 日韩成人av中文字幕在线观看 | 国内精品美女久久久久久| 精品人妻视频免费看| 久久这里只有精品中国| 乱人视频在线观看| 一本久久中文字幕| 亚洲av不卡在线观看| 联通29元200g的流量卡| 看免费成人av毛片| 国产高清视频在线播放一区| 成人三级黄色视频| 99在线人妻在线中文字幕| 欧美成人a在线观看| 最后的刺客免费高清国语| 少妇熟女欧美另类| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产探花在线观看一区二区| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 在线天堂最新版资源| 中文字幕av成人在线电影| 亚洲美女视频黄频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 综合色丁香网| 99久国产av精品国产电影| 亚洲一区高清亚洲精品| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲色图av天堂| 此物有八面人人有两片| 精品乱码久久久久久99久播| 97在线视频观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 精品久久久久久成人av| 亚洲性久久影院| 国产伦精品一区二区三区四那| 少妇的逼水好多| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 亚洲av美国av| 欧美zozozo另类| 国产日本99.免费观看| 丰满乱子伦码专区| 日韩欧美三级三区| 69av精品久久久久久| 简卡轻食公司| 久久久a久久爽久久v久久| 国产精品99久久久久久久久| 一区二区三区高清视频在线| 99久久中文字幕三级久久日本| 久久久久久久午夜电影| 色播亚洲综合网| 国产视频内射| 性欧美人与动物交配| 国产伦精品一区二区三区四那| 久久精品91蜜桃| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 三级国产精品欧美在线观看| 婷婷色综合大香蕉| 少妇的逼好多水| 男女之事视频高清在线观看| 精品欧美国产一区二区三| 女人被狂操c到高潮| 亚洲欧美成人精品一区二区| 永久网站在线| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 综合色丁香网| 人妻少妇偷人精品九色| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 悠悠久久av| 国产私拍福利视频在线观看| 亚洲五月天丁香| 三级毛片av免费| 十八禁国产超污无遮挡网站| 国产激情偷乱视频一区二区| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久亚洲精品不卡| 18禁在线播放成人免费| 99久久精品国产国产毛片| 99热这里只有是精品在线观看| 免费观看的影片在线观看| 国产精品永久免费网站| 黄色配什么色好看| 五月伊人婷婷丁香| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲国产精品国产精品| 少妇熟女aⅴ在线视频| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲精品成人久久久久久| 免费看美女性在线毛片视频| 日本黄色片子视频| 国产激情偷乱视频一区二区| 色哟哟哟哟哟哟| 日韩制服骚丝袜av| а√天堂www在线а√下载| 久久久久性生活片| 国产大屁股一区二区在线视频| 免费无遮挡裸体视频| 婷婷色综合大香蕉| 91久久精品国产一区二区三区| 麻豆国产av国片精品| 日本一本二区三区精品| 久久鲁丝午夜福利片| 欧美日韩精品成人综合77777| 最近视频中文字幕2019在线8| 午夜精品在线福利| 欧美一级a爱片免费观看看| 一个人看的www免费观看视频| 日本五十路高清| 免费高清视频大片| 国产亚洲精品久久久com| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 三级经典国产精品| 婷婷色综合大香蕉| 偷拍熟女少妇极品色| 日本一二三区视频观看| 精品久久久噜噜| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 一个人观看的视频www高清免费观看| 中出人妻视频一区二区| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲自拍偷在线| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产精品一二三区在线看| av专区在线播放| 男女啪啪激烈高潮av片| 成人特级av手机在线观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 日韩欧美在线乱码| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲自偷自拍三级| 日韩欧美精品免费久久| 国产av一区在线观看免费| 国产精品1区2区在线观看.| avwww免费| 国模一区二区三区四区视频| 九九爱精品视频在线观看| 日韩欧美在线乱码| 蜜臀久久99精品久久宅男| 久久久精品94久久精品| 欧美色视频一区免费| 欧美一级a爱片免费观看看| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 真人做人爱边吃奶动态| 日日啪夜夜撸| 国产精品精品国产色婷婷| 三级毛片av免费| 91在线观看av| 婷婷精品国产亚洲av在线| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产片特级美女逼逼视频| 国产高清三级在线| .国产精品久久| 久久久成人免费电影| 听说在线观看完整版免费高清| 在线看三级毛片| 国产精品乱码一区二三区的特点| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲欧美日韩东京热| www日本黄色视频网| 男女之事视频高清在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 国产探花极品一区二区| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | 国内揄拍国产精品人妻在线| 午夜老司机福利剧场| 国产高清三级在线| 亚洲成人久久性| 俄罗斯特黄特色一大片| 久久久国产成人精品二区| 99久久九九国产精品国产免费| 久久亚洲精品不卡| 18禁在线无遮挡免费观看视频 | 国产成人福利小说| 99久久精品国产国产毛片| 久久久精品大字幕| 一区二区三区高清视频在线| 久久久精品欧美日韩精品| 国产精品久久久久久久久免| 日韩一区二区视频免费看| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 春色校园在线视频观看| 国产高清三级在线| 亚洲第一区二区三区不卡| 日韩欧美三级三区| 三级毛片av免费| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产真实伦视频高清在线观看| 性插视频无遮挡在线免费观看| 高清毛片免费看| 国产一级毛片七仙女欲春2| 香蕉av资源在线| 国内精品宾馆在线| 国产精品一区二区免费欧美| 精品熟女少妇av免费看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 成年女人毛片免费观看观看9| 国产精品乱码一区二三区的特点| 精品国产三级普通话版| 免费搜索国产男女视频| 亚洲久久久久久中文字幕| 在线a可以看的网站| 免费高清视频大片| a级毛色黄片| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 精华霜和精华液先用哪个| 日本爱情动作片www.在线观看 | 一进一出好大好爽视频| 久久久国产成人免费| 国产欧美日韩精品一区二区| 亚洲真实伦在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 国产成人a区在线观看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产 一区 欧美 日韩| 日韩一本色道免费dvd| 最近视频中文字幕2019在线8| 晚上一个人看的免费电影| 在线观看66精品国产| 国产成人福利小说| 国产69精品久久久久777片| 黄色一级大片看看| 国产精品一及| 亚洲最大成人手机在线| 国产精品电影一区二区三区| 精品人妻偷拍中文字幕| 我要看日韩黄色一级片| 午夜福利成人在线免费观看| 国产老妇女一区| 欧美精品国产亚洲| 日本黄色片子视频| .国产精品久久| 色哟哟·www| 久久草成人影院| 国产一级毛片七仙女欲春2| 欧美性感艳星| 亚洲国产精品国产精品| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 九色成人免费人妻av| 欧美中文日本在线观看视频| 国产极品精品免费视频能看的| 久久久久久大精品| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 日韩中字成人| 美女cb高潮喷水在线观看| 99热精品在线国产| 亚洲自拍偷在线| 欧美成人一区二区免费高清观看| 欧美最黄视频在线播放免费| 97碰自拍视频| 日韩av在线大香蕉| av专区在线播放| 少妇丰满av| 99久国产av精品国产电影| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | eeuss影院久久| 欧美色视频一区免费| 日本熟妇午夜| 深夜精品福利| 国产精品久久久久久久久免| 22中文网久久字幕| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 看片在线看免费视频| 日本与韩国留学比较| 毛片一级片免费看久久久久| 又爽又黄a免费视频| 欧美又色又爽又黄视频| 国产精品久久久久久av不卡| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲乱码一区二区免费版| 亚洲四区av| 婷婷亚洲欧美| 亚洲国产欧美人成| 亚洲久久久久久中文字幕| 久久久午夜欧美精品| 亚洲欧美清纯卡通| 国产亚洲精品av在线| 99热只有精品国产| 欧美一区二区亚洲| 成人二区视频| 12—13女人毛片做爰片一| 激情 狠狠 欧美| 午夜久久久久精精品| 色在线成人网| 亚洲精品国产av成人精品 | 精品乱码久久久久久99久播| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 成年女人永久免费观看视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 亚洲av中文av极速乱| 亚洲五月天丁香| 国产午夜精品论理片| 麻豆国产97在线/欧美| 国产精品久久电影中文字幕| 午夜福利高清视频| 97热精品久久久久久| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 99久久中文字幕三级久久日本| 成人鲁丝片一二三区免费| 国产成人精品久久久久久| 一级毛片久久久久久久久女| 最近最新中文字幕大全电影3| 美女大奶头视频| 国产人妻一区二区三区在| av天堂中文字幕网| 一级毛片电影观看 | 色在线成人网| 国产精华一区二区三区| 国产探花极品一区二区| 精品久久久久久久久av| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 男女啪啪激烈高潮av片| 高清毛片免费观看视频网站| 欧美日本视频| 亚洲自偷自拍三级| 色av中文字幕| 12—13女人毛片做爰片一| 一个人观看的视频www高清免费观看| 免费人成在线观看视频色| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 久久久成人免费电影| 99热全是精品| 女同久久另类99精品国产91| 日韩强制内射视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| av中文乱码字幕在线| 免费搜索国产男女视频| 免费一级毛片在线播放高清视频| 欧美bdsm另类| 人妻少妇偷人精品九色| 日本成人三级电影网站| av在线天堂中文字幕| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 91久久精品国产一区二区成人| 国产在线男女| 日本精品一区二区三区蜜桃| 亚洲av电影不卡..在线观看| 国产精品综合久久久久久久免费| videossex国产| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 欧美一区二区国产精品久久精品| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 久久国产乱子免费精品| 国产精品嫩草影院av在线观看| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产乱人偷精品视频| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 国产亚洲精品久久久com| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| or卡值多少钱| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久国产乱子免费精品| 在线看三级毛片| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 一级毛片我不卡| 免费看光身美女| 我要看日韩黄色一级片| 免费观看精品视频网站| 日本 av在线| 一进一出抽搐动态| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 一夜夜www| 搡老熟女国产l中国老女人| 哪里可以看免费的av片| 精品一区二区三区av网在线观看| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 极品教师在线视频| 波多野结衣高清无吗| 热99re8久久精品国产| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 毛片一级片免费看久久久久| 18+在线观看网站| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 国产一区亚洲一区在线观看| av在线老鸭窝| 99久久中文字幕三级久久日本| 免费黄网站久久成人精品| 国产 一区精品| 午夜激情欧美在线| 国产高潮美女av| 日韩亚洲欧美综合| 国产成人精品久久久久久| 99久久精品国产国产毛片| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 人人妻人人澡欧美一区二区| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 久久精品91蜜桃| 在现免费观看毛片| 日本黄大片高清| 久久国内精品自在自线图片| 国产熟女欧美一区二区| 嫩草影院入口| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 亚洲av熟女| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 少妇人妻一区二区三区视频| 少妇熟女欧美另类| 国产高潮美女av| 在现免费观看毛片| 国产高清不卡午夜福利| 久久6这里有精品| 特级一级黄色大片| a级毛片a级免费在线| 国产精品电影一区二区三区| av免费在线看不卡| 级片在线观看| 久久久久久伊人网av| 国产乱人偷精品视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 内地一区二区视频在线| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产亚洲精品久久久com| 小说图片视频综合网站| 一区二区三区免费毛片| 我的女老师完整版在线观看| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 国产精品无大码| 成年女人毛片免费观看观看9| 欧美日本亚洲视频在线播放| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 又粗又爽又猛毛片免费看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 欧美+亚洲+日韩+国产| 午夜激情福利司机影院| 久久久午夜欧美精品| 最近的中文字幕免费完整| 久久热精品热| 国产人妻一区二区三区在| 身体一侧抽搐| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产高潮美女av| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲成人久久性| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产成人精品久久久久久| 禁无遮挡网站| 亚洲av二区三区四区| 欧美成人a在线观看| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 综合色丁香网| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲av熟女| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产精品久久久久久av不卡| 国产精品亚洲一级av第二区| 99久国产av精品国产电影| 亚洲欧美精品自产自拍| 成人无遮挡网站| 久久精品91蜜桃| 亚洲欧美日韩高清专用| 1000部很黄的大片| 好男人在线观看高清免费视频| 在线观看av片永久免费下载| 可以在线观看的亚洲视频| 神马国产精品三级电影在线观看| 99热6这里只有精品| 色在线成人网| 晚上一个人看的免费电影| 亚洲成人中文字幕在线播放| 成熟少妇高潮喷水视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 亚洲国产精品国产精品| 免费电影在线观看免费观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产成年人精品一区二区| 精品国内亚洲2022精品成人| 久久人人爽人人爽人人片va| 亚洲丝袜综合中文字幕| 欧美一区二区国产精品久久精品| 欧美高清成人免费视频www| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 中文资源天堂在线| 国产高清有码在线观看视频| 白带黄色成豆腐渣| 午夜福利在线观看吧| 熟女电影av网| 老司机影院成人| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲自拍偷在线| 九九爱精品视频在线观看| 亚洲av美国av| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲最大成人av| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产精品久久久久久久电影| 简卡轻食公司| 日日啪夜夜撸| 晚上一个人看的免费电影| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 国产成人a区在线观看| 九九热线精品视视频播放| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲高清免费不卡视频| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 婷婷色综合大香蕉| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 亚洲精品粉嫩美女一区| 特级一级黄色大片| 久久久久国内视频| 日韩欧美 国产精品| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 一a级毛片在线观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 免费高清视频大片| 国产精品不卡视频一区二区| 日韩成人av中文字幕在线观看 | 一区二区三区四区激情视频 | 22中文网久久字幕| 欧美中文日本在线观看视频| 99久久精品热视频| 亚洲欧美日韩高清在线视频| or卡值多少钱| 色综合色国产| 毛片女人毛片| 亚洲精品一区av在线观看| 别揉我奶头 嗯啊视频| 国产av不卡久久| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 国产乱人视频| 91精品国产九色| 久久久久久久久久黄片|