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openCV_Car视频车辆的检测与跟踪(论文和源码).rar

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    编号:20180825164941852    类型:共享资源    大小:8.13MB    格式:RAR    上传时间:2018-08-25
      
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    openCV_Car 视频 车辆 检测 跟踪 论文 源码
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    前 言智能 运输系 统 (ITS)将先 进的信 息 、 数据 通信传 输 、 电子 传感 、 电子 控制以 及计算机 处理 等 技术 有 效集 成 ,构 成 了完 整 的综 合 运输 和 管理 体 系。 该 系统 在 大范 围 内、 全方 位发 挥 作用 , 可实 时 、准 确 、高 效 运行 , 以缓 解 交通 拥 挤问 题 。道 路 交通 信 息, 如车 流量 、 车速 、 车型 、 车辆 运 行轨 迹 等基 本 交通 参 数的 获 取是 ITS发 挥作 用 的前 提 和基 础。 交 通图 像 中包 含 了大 量 信息 , 可以 便 捷地 获 取有 关 交通 参 数。 因 此, 交 通图 像已经 为众多 研究人 员所关 注,并 且已取 得一系 列成果 。交 通图 像 涉及 公 路、 铁 路、 水 路、 管 道、 航 空航 天 等诸 多 方面 , 本文 仅 将与 城 市交通 密切相 关的交 通参数 提取即 车流量 检测的 图像处 理技术 做了相 应的介 绍和研 究。近 些年 来 ,基 于 视频 图 像的 交 通参 数 提取 方 法已 成 为国 内 外学 者 关注 的 重点 。 从具 体处 理 对象 来 看, 该 方法 可 分为 两 大类 : 基于 虚 拟点 、 虚拟 线 、虚 拟 线圈 的 交通 参数 提取 方 法及 基 于目 标 提取 和 跟踪 的 交通 参 数提 取 方法 。 本文 采 用的 处 理方 法 为基 于目 标提 取 和跟 踪 的方 法 ,该 方 法通 过 视频 分 割提 取 出运 动 目标 , 然后 在 跟踪 目 标的 基础 上提 取 交通 参 数。 相 比于 基 于虚 拟 点、 虚 拟线 、 虚拟 线 圈的 交 通参 数 提取 方 法, 基于 目标 提 取和 跟 踪的 方 法具 有 更大 的 优势 , 后者 由 于是 以 大范 围 的区 域 为处 理 对象 ,因 此克 服 了小 范 围处 理 易受 噪 声干 扰 的不 足 ;后 者 处理 范 围大 , 因此 交 通参 数 提取 更为 全面 ; 由于 后 者进 行 参数 提 取时 不 需考 虑 车道 的 分布 , 因此 不 受车 道 的影 响 。总 体来 看, 这 类方 法 多是 基 于背 景 差分 的 视频 分 割基 础 上, 先 提取 出 运动 目 标, 然 后对 运动 目标 在 跟踪 区 域内 进 行跟 踪 ,最 后 在跟 踪 的基 础 上提 取 交通 参 数。 遗 憾的 是 ,这 类交 通参 数 提取 方 法在 背 景生 成 、基 于 背景 差 分的 视 频分 割 、阴 影 消除 及 车辆 跟 踪方 面还存 在不足 ,这也 是本文 的主要 研究内 容:(1)背景 获取问 题。主 要研究 了帧平 均法和 贝叶斯 分类方 法,帧 平均法 速度较 快 ,但效 果不佳 。 贝叶 斯分类 方法拥 有显著 的效果 , 只是 处理速 度相对 帧平均 法要慢 一些 。(2)运动 目标检 测 问题 。 研究 了目前 在实际 应用中 普遍采 用的帧 间差分 法和背 景差分算 法。(3)运 动目 标 跟踪 问 题。 通 过图 像 分割 获 取目 标 团块 信 息, 采 用 kalman滤 波和 目标特 征匹配 的方 法跟踪 运动目 标。另 外 在 对图 像 噪声 的 处理 方 面 , 综 合使 用 各种 方 法去 除 图像 噪 声, 通 过实 验 比较了这 些方法 所适用 的场合 ,深入 分析了 形态学 滤波方 法,对 噪声消 除有良 好的效 果。基于 以上内 容,本 文章节 安排如 下:本 文共 分 为 6章 。 第 1章 简要 介 绍了 课 题的 研 究背 景 与意 义 ,阐 述 了国 内 外研 究现 状和 本 文研 究 的内 容 。第 2章 详细 介 绍了 运 动目 标 检测 方 法, 对 比了 目 前较 常 采用的 连续 帧 差法 和 背景 差 分法 , 并介 绍 了相 应 的形 态 学后 处 理方 法 。第 3章 详细 介 绍了运动 目标跟 踪方法 , 采用 基于 kalman滤波 的多特 征匹配 跟踪方 法 。 第 4章利 用以上 章节 的方 法 设计 实 现了 一 个完 整 的系 统 ,对 实 验结 果 进行 展 示。 第 5章 的结 论 与展 望 对系统 做了客 观评价 ,提出 一些相 应的问 题,并 列举了 一些进 一步的 研究方 向。智 能运 输 系统 是 一个 庞 大的 系 统, 本 文仅 对 其中 一 个方 向 进行 了 研究 , 并参 阅 了大 量的 书 籍和 论 文等 相 关资 料 ,由 于 编者 水 平有 限 ,书 中 缺点 、 错误 在 所难 免 ,敬 请各位 老师批 评指正 。目 录摘 要 .............................................................................................................................................IABSTRACT...................................................................................................................................II第 1章 绪 论 ..............................................................................................................................11.1引言 ..................................................................................................................................11.2课题 研究背 景及意 义 .....................................................................................................11.3国内 外研究 与应用 现状 .................................................................................................31.4本文 主要研 究内容 .........................................................................................................4第 2章 运动 目标检 测 ................................................................................................................. 52.1运动 目标检 测的基 本方法 .............................................................................................52.1.1帧间 差分法 ...........................................................................................................62.1.2背景 差分法 ...........................................................................................................72.1.3光流 法 ................................................................................................................. 102.2本文 的检测 算法 ...........................................................................................................122.3基于 形态学 的图像 后处理 .......................................................................................... 142.3.1膨胀 和腐蚀 .........................................................................................................152.3.2开运 算和闭 运算 .................................................................................................152.3.3数学 形态学 后处理 结果分 析 ............................................................................162.4阴影 的检测 与消除 .......................................................................................................172.5特征 提取 ........................................................................................................................18第 3章 运动 目标跟 踪 ............................................................................................................... 203.1跟踪 预处理 ................................................................................................................... 203.2运动 车辆的 跟踪算 法简介 .......................................................................................... 213.3本文 采用的 跟踪算 法 ...................................................................................................223.4运动 车辆估 计 ............................................................................................................... 253.4.1kalm an 滤波 理论基 础 .........................................................................................263.4.2kalm an 滤波 在运动 车辆跟 踪与估 计中的 运用 ...............................................273.4.3kalm an 滤波 预测模 型的实 现与结 果 ................................................................303.5车流 量统计 ................................................................................................................... 30第四 章 车流 量检测 系统的 设计与 实现 ..................................................................................334.1开发 平台的 搭建 ...........................................................................................................334.2OpenCV简介 .................................................................................................................334.3算法 流程框 架 ............................................................................................................... 354.4系统 运行结 果展示 .......................................................................................................374.5系统 运行结 果分析 .......................................................................................................39第 5章 结论 与展望 ................................................................................................................... 415.1总结 ................................................................................................................................415.2进一 步工作 ................................................................................................................... 425.3展望 ................................................................................................................................42致 谢 .......................................................................................................................................... 44参考 文献 ...................................................................................................................................... 45附录 ...............................................................................................................................................472010届通信工 程专业毕业设 计 (论文 )I摘 摘 摘 摘 要 要 要 要目前 ,智能 交通系 统 (intelligenttransportationsystems, ITS)是计 算机视 觉的 一个 重 要研 究 方向 与 热点 。 其中 , 视频 车 辆的 检 测与 跟 踪是 智 能交 通 系统 核 心而 且基 础的 部 分, 它 为基 于 交通 参 数的 提 取提 供 了可 能 。由 于 现在 运 动车 辆 的检 测 与跟 踪技 术还 不 够成 熟 ,所 以 需要 不 断的 研 究而 加 以改 善 。本 文 在这 个 方面 作 了一 些 研究 性的工 作。 其 中基 于 视频 图 像的 运 动目 标 分析 也 是计 算 机视 觉 和数 字 图像 处 理技 术 最为 复 杂的 一个 方 向。 它 是一 个 庞大 的 工程 , 既要 对 视频 信 号进 行 采集 , 又要 对 采集 的 图像 进行处 理 , 还要 针对具 体的应 用编写 程序进 行开发 。 OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是 一种 用 于数 字 图像 处 理和 计 算机 视 觉的 函 数库 , 由 Intel微 处理 器 研究 实验 室的 视 觉交 互 组开 发 。该 函 数库 是 开放 源 代码 的 ,提 供 了针 对 各种 形 式的 图 像和 视频 源文 件 的帧 提 取函 数 和很 多 标准 的 图像 处 理算 法 ,这 些 函数 都 可以 直 接用 在 具体 的视频 程序开 发项目 中。针 对在 复 杂背 景 中检 测 出多 批 特定 运 动目 标 并实 施 分配 标 号实 行 标记 跟 踪, 本 文利用 OpenCV的运 动物体 跟踪的 数据结 构 、 函数 以及基 本框架 , 建立 了一个 人机交 互界面 的包 含 运动 物 体的 背 景 生 成 模 块; 运 动物 体 的目 标 检测 模 块; 运 动物 体 的目 标 跟踪模块 的视频 车流量 统计系 统。在 本文 的 最后 阶 段, 使 用此 系 统进 行 了实 验 ,并 分 析了 实 验现 象 和数 据 。通 过 这些 现象 和 数据 可 以得 出 结论 : 本文 设 计的 车 流量 计 数系 统 具有 较 好 的实 时 性, 能 够正确 的 进 行 运 动 物 体 的 实 时 检 测 和 跟 踪 , 并 具 有 良 好 的 鲁 棒 性 。 由 于 该 系 统 在 windows下 开发 , 如何 将 该系 统 移植 到 其他 的 系统 或 者是 嵌 入式 平 台并 进 一步 提 高系 统 的通 用性和 鲁棒性 就成了 今后研 究工作 的重点 。关键 字 :背 景差分 ,运动 目标检 测,运 动目标 跟踪, 图像分 割,卡 尔曼滤 波栾永涛: 基于视频流的 交通流量统计 研究IIABSTRACTNowITS( Intelligent TransportationSystem ) is anim portant researchdirectionandhotspot of com puter vision. Thedetectionandtrackingof videovehiclearethecoreandfoundationpartsofITS. Theym ake it possibleforobtainingthetraficparam eter. Nowthetechnologyofthedetectionandtrackingofm oving vehiclesisnot m ature, soweneedtodoresearchandim prove theperform ance. Inthispaper, wehavedidsom e constructedworkintheseaspects.Detectionandtrackingof m oving object inim age sequenceisalsothem ost com plicateddirectionof com puter visionanddigital im age processingtechniques. It isaam ple projectthat includingvideocollection, digital im age processing andapplication developm ent.OpenCV(OpenSourceCom puter VisionLibrary)isalibraryfor digital im age processingand com puter vision. It is developed by the visual interactivity group in Intel'sm icroprocessor researchLab. Thelibraryisopensourceandprovidesvariousfunctionstoextract fram e from im age sequence andvideosource andm any of the standardim ageprocessingalgorithm s, thesefunctionscanbedirectlyusedinthevideoprogram forspecificdevelopm ent projects.Aim at detecting, trackingandm arking m ultipule specifictargetsincom plex background.Weusethebasicfram ework of object trackingof OpenCVtoestablisham ulti-m odulessystem . The system is com posed of Hum an-com puter interaction interface m odule,backgroundof m oving objectsdetectionm odule, blocksfeatureofm oving objectsdetectionm odule, blockstrackingm odule.Theexperim ents resultsdem onstrate that thesystem candoautom atic m otion detectionandtrackingwithhighreal-tim e perform ance andm oderate robustness. Sincewedevelopthissystem under windowsplatform , howtom igrate toother system or em bedded platformandfurther im prove theversatilityandrobustnesshasbecom e thefocusof futureresearchWork.K eywordsK K K : BackgroundDiference, MovingObjectsDetectionandTracking, Segm entationofIm age, Kalm an Filter2010届通信工 程专业毕业设 计 (论文 )1第 第 第 第 1章 章 章 章 绪 绪 绪 绪 论 论 论 论1.1引言图 像信 息 是人 类 认识 世 界的 重 要知 识 来源 , 国外 学 者做 过 统计 , 人类 所 获得 的 外界信 息有 70%以上 是来自 眼睛摄 取的图 像 。 在许 多场合 , 没有 其他形 式比图 像所传 送的信息 更为丰 富和真 切 [1]。 既然 视觉是 人类获 取外界 信息的 主要载 体 , 计算 机要实 现智能 化, 就 必须 能 够处 理 图像 信 息。 自 然界 的 一切 图 像都 是 连续 变 化的 模 拟图 像 ,这 些图 像中 的 运动 目 标也 往 往是 我 们最 关 心的 , 基于 视 频序 列 图像 的 运动 目 标分 析 这个 研究方 向也就 应运而 生。视 频序 列 图像 运 动目 标 分析 的 基本 内 容是 从 连续 的 视频 序 列图 像 中提 取 出运 动 目标 ,同 时 对提 取 出的 运 动目 标 进行 识 别和 跟 踪, 并 对其 行 为进 行 理解 和 描述 。 运动 检测 、目 标 识别 和 跟踪 属 于低 层 次的 处 理, 属 于图 像 处理 的 范畴 ; 图像 分 析和 理 解属 于高层 次的处 理 , 属于 人工智 能的范 畴 [2]。 视频 图像的 运动分 析以数 字图像 处理为 基础 ,内容 涉及数 字图像 处理 、 模式 识别 、 计算 机视觉 、 人工 智能等 诸多领 域和学 科 。 同时 ,目 前开 发 视频 序 列图 像 运动 目 标分 析 系统 不 但在 实 时性 、 鲁棒 性 上有 很 高的 要 求, 也逐步 重视其 通用性 和可移 植性。 这些都 给视频 运动分 析带来 了挑战 。 本文 旨在利 用现有 的理论 、 算法 和工具 , 以工 程应用 为目的 , 基于 OpenCV这个 开放 的计 算 机视 觉 程序 库 ,研 究 如何 从 序列 图 像中 检 测并 跟 踪运 动 目标 , 最终 达 到统 计车流 量的目 的。1.2课题研究背景及意义随 着经 济 的发 展 和社 会 的进 步 ,对 交 通运 输 的各 种 需求 也 迅猛 增 长, 现 有交 通 路网 的通 行 能力 与 管理 设 施已 经 不能 满 足日 益 增长 的 交通 流 量的 需 求, 交 通运 输 问题 日益 严重 , 交通 拥 挤, 交 通事 故 频发 , 交通 环 境恶 化 ,交 通 污染 不 断加 重 。在 这 种背 景下 ,把 车 辆和 道 路综 合 起来 考 虑, 运 用各 种 高新 技 术, 系 统地 解 决道 路 交通 问 题, 由此 便 产 生 了 一 种 新 的 研 究 和 应 用 领 域 ——智 能 交 通 系 统 ITS(IntelligentTransportationSystem)。智 能交 通 系统 是 指将 先 进的 信 息技 术 、数 据 通讯 传 输技 术 、电 子 传感 技 术、 电 子控 制技 术 及计 算 机处 理 技术 等 有效 的 集成 、 运用 于 整个 地 面交 通 管理 系 统而 建 立的 一栾永涛: 基于视频流的 交通流量统计 研究2种在 大范围 内、全 方位发 挥作用 的,实 时、准 确、高 效的综 合交通 运输管 理系统 [3]。智 能交 通 系统 不 单指 某 种或 某 几种 技 术, 更 代表 了 一种 全 新的 理 论和 思 维方 式 ,是 人们对 提高交 通运输 效率进 行探索 的最新 成果。 在 智能 交 通系 统 中, 交 通监 控 是交 通 管理 智 能化 的 前提 , 建立 交 通自 动 监控 系 统也就 成为交 通管理 智能化 的首要 任务 。 目前 对交通 场景 (例如 高速公 路出入 口 、 收费 站 、事故 多发地 段、停 车场、 高级住 宅小区 等 )的监 控主要 是通过 安排专 人监看 来实现 的 。这样 不仅需 要投入 大量的 人力和 物力资 源 , 而且 由于人 的精力 和注意 力毕竟 是有限 的 ,在 高强 度 的工 作 环境 下 往往 可 能会 出 现疏 漏 ,从 而 不能 及 时对 异 常情 况 做出 反 应。 为了 解决 这 些问 题 ,有 一 些场 景 中也 使 用了 摄 像机 进 行录 像 ,再 采 用事 后 人工 观 察的 手段 来进 行 管理 , 但是 这 种做 法 还是 需 要大 量 的人 工 辅助 工 作, 而 且无 法 实时 地 对异 常情况 做出反 应。 早 期人 们 还利 用 埋在 地 下的 感 应线 圈 来对 交 通进 行 辅助 管 理, 但 是感 应 线圈 只 能监 测流 量 和速 度 ,获 得 的信 息 非常 有 限, 无 法识 别 和分 析 车辆 的 行为 , 而且 安 装和 检修的 代价太 大,影 响正常 交通, 因此具 有很大 的局限 性。视 觉 监 控 技 术 是 利 用 计 算 机 视 觉 和 图 像 处 理 的 方 法 建 立 的 一 种 智 能 交 通 管 理 系统 ,即 在 不需 要 人的 干 预、 或 者只 需 要很 少 干预 的 情况 下 ,通 过 计算 机 系统 对 摄像 机拍 录的 视 频序 列 进行 分 析来 实 现对 车 辆的 定 位、 识 别和 跟 踪, 并 在此 基 础上 分 析和 判断 车辆 的 行为 , 对车 辆 的行 为 给出 描 述, 做 到了 既 能完 成 日常 管 理, 又 能在 发 生异 常情况 时及时 做出反 应,从 而提供 了一种 更加先 进和可 行的监 控方案 。 总 之, 智 能交 通 系统 的 应用 可 以大 大 减少 人 力、 物 力的 消 耗, 由 此带 来 的直 接 的和 间接 的 经济 效 益和 社 会效 益 是难 以 估计 的 ,其 广 泛的 应 用前 景 和潜 在 的商 业 价值 已经引 起了国 内外学 术界和 企业界 的极大 关注 。 自从 1994年在 法国巴 黎召开 了第一 届世界 智 能 交 通 系 统 大 会 (WorldIntelligentTransportationSystemCongress)之 后 ,大 会一 年 一度 相 继在 日 本、 韩 国、 美 国、 意 大利 等 国举 行 ,受 到 了世 界 各国 政 府和 企业的 重视 , 与会 者发表 了大量 关于智 能交通 设备和 技术的 论文 。 我国 也于 1997年召 开了第 一次国 际智能 交通会 议,讨 论了国 内外关 于智能 交通系 统的研 究和应 用现状 。本 课题 涉 及的 基 于视 频 的运 动 车辆 检 测与 跟 踪技 术 ,是 智 能交 通 系统 的 重要 组 成部 分, 其 理论 在 不断 的 完善 和 发展 , 也是 目 前各 个 国家 投 入大 量 的人 力 和物 力 研究 的热 点。 因 此, 在 智能 交 通领 域 内研 究 并实 现 快速 、 有效 的 车辆 检 测与 跟 踪方 法 并实 现产业 化,具 有重要 的学术 价值和 社会、 经济意 义。2010届通信工 程专业毕业设 计 (论文 )31.3国内外研究与应用现状计算 机视觉 [4]是研 究用计 算机来 模拟生 物外显 或宏观 视觉功 能的科 学和技 术 。 作为 计算 机 视觉 研 究的 一 个分 支 — — 运 动目 标 的检 测 与跟 踪 ,是 对 视场 内 的运 动 目标 ,如 人或 车 辆等 , 进行 实 时的 观 测, 并 在此 基 础上 对 被观 测 对象 进 行分 类 ,然 后 分析 它们 的行 为 。近 年 来, 计 算机 视 觉的 研 究重 点 已经 从 对静 态 图像 的 研究 过 渡到 对 动态 图像序 列的研 究上面 , 这方 面的典 型应用 包括自 动化的 视频监 控系统 、 视频 MPEG编解 码技术 [5]、人 机交互 的感知 接口、 军事上 的制导 、雷达 视频图 像中的 目标分 析等。运动 目标检 测和跟 踪算法 的主要 问题和 难点有 : 各个 目标之 间的相 互遮挡 ,造成 目标信 息的不 完整, 给目标 识别带 来困难 。不 同视 角 和光 照 变化 带 来目 标 形状 变 化使 得 实时 识 别和 跟 踪非 常 困难 , 如何 选 择和提 取具有 不变性 的特征 具有挑 战性。在复 杂背景 下,如 何对目 标进行 精确图 像分割 ,如何 提高算 法鲁棒 性和实 时性。由 于图 像 序列 有 丰富 的 原始 数 据, 相 邻帧 之 间有 很 强的 相 关性 , 如何 利 用好 时 间域 上的 相 关性 , 提高 运 动目 标 检测 、 识别 和 跟踪 效 率具 有 实际 意 义。 目 前这 方 面的 研究主 要集中 在以下 几个方 面 : ○1高效 的背景 更新技 术 ; ○ 2 多运 动目标 的检测 技术 ; ○ 3高效的 目标跟 踪技术 ; ○4稳定 的目标 特征检 测及匹 配技术 ; ○ 5 运动 行为分 析等方 面。美 国、 英 国等 国 家已 经 展开 了 大量 相 关项 目 的研 究 。许 多 著名 公 司和 研 究机 构 ,如 IBM, Microsoft, Sornoff, ObjectVideo, EMITALL, MIT, CMU等 近 年 来都 投 入 大量 的人 力 物力 进 行智 能 监控 系 统的 研 究, 并 己经 将 部分 研 究成 果 成功 的 转化 为 产品 投入市 场 。 民用 产品 如 IBM公 司 Watson研究 中心开 发 的 SmartSurveillancesystem(S3),ObjectVideo公司 己经发 行了 5个商 业版本 的 ObjectvideoVEW系列 产品 , 美国 马里兰大学 研究的 w4系统 和美国 FDI(FuturetelDigitalImaging)公司 2003年推 出的智 能视频 监控系 统 SmartSystem等 。 军用 产品如 CMU和 Sornoff于 1999年联 合开发 的战场监控 系统 VASM等。目 前在 国 内的 研 究机 构 中, 中 国科 学 院北 京 自动 化 研究 所 下属 的 模式 识 别国 家 重点实 验室视 觉监控 研究处 于领先 地位 。 他们 对交通 场景的 视觉监 控 (基于 三维线 性模型定 位、 基 于扩 展 卡尔 曼 滤波 器 的车 辆 跟踪 算 法 )、 人的 运 动视 觉 监控 (基 于步 态 的远 距离 身份 识 别 )和 行为 模 式识 别 (提 出了 对 目标 运 动轨 迹 和行 为 特征 的 学习 的 模糊 自 组织神 经学 习 算法 )进 行了 深 入研 究 ,取 得 了一 定 的成 果 [6], 而且 他 们总 结 了英 国 雷丁 大学 VIEWS的 车辆 交 通监 控 原型 系 统的 研 究经 验 ,在 以 往的 理 论研 究 的基 础 上, 自 行设计 并 初 步 实 现 了 一 个 拥 有 完 全 自 主 知 识 产 权 的 交 通 监 控 原 型 系 统 vstart(Visual栾永涛: 基于视频流的 交通流量统计 研究4SurveillanceStar)。 除此 之 外, 国 内还 有 一些 高 校也 进 行了 这 方面 的 研究 , 如上 海交通 大学、 北京航 空航天 大学、 北京理 工大学 等。1.4本文主要研究内容本 文 选 取 视 频 运 动 分 析 中 的 运 动 目 标 检 测 和 运 动 目 标 跟 踪 作 为 研 究 重 点 。 利 用OpenCV和 VisualC++组建 实验平 台
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