Euro NCAP 2026 异常姿态检测（OOP）技术实现

发布日期： 2026-07-02
标签： Euro NCAP, OMS, 异常姿态检测, 气囊安全
分类： 法规解读

核心摘要

Euro NCAP 2026首次强制检测乘员异常姿态（Out-of-Position），包括头部距离仪表板<20cm、脚放在仪表板上方。本文提供完整3D姿态检测算法实现，包括基于深度摄像头的人体姿态建模、危险距离判定逻辑、脚部姿态分类网络，以及符合Euro NCAP警告时序的系统集成方案。

1. Euro NCAP 2026 OOP检测新规解读

1.1 检测范围与分值

Euro NCAP Safe Driving Protocol v1.1 Section 2.3：

检测项 分值 检测范围 触发条件
头部靠近气囊（Close Proximity） 3分 前排外侧乘客 头部距仪表板<20cm
脚放在仪表板（Feet on Dashboard） 3分 前排外侧乘客 三种脚部姿态检测

1.2 具体检测要求

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### Out-of-Position Detection Requirements

1. **头部靠近气囊检测：**
   - 成人乘员头部任何部分距离仪表板（facia）<20cm
   - 无论座椅位置如何，持续检测
   - 触发立即警告

2. **脚放在仪表板检测：**
   - 三种具体脚部姿态：
     * Inboard：脚偏向车内侧
     * Centerline：脚沿座椅中心线
     * Outboard：脚偏向车外侧
   - 需适用于所有体型和身高
   - 需在真实坐姿场景下检测

3. **警告时序：**
   - 检测到危险姿态后≤30秒触发警告
   - 视觉+听觉双重警告
   - 每15分钟重复警告（若未纠正）

4. **检测范围限制：**
   - 2026年仅评估前排外侧乘客座椅
   - 2029年扩展至所有座椅位置

1.3 气囊安全逻辑

graph TD
    A[乘员姿态检测] --> B{头部距离判定}
    
    B -->|距仪表板<20cm| C[立即警告<br/>气囊禁用风险]
    B -->|距仪表板≥20cm| D{脚部姿态判定}
    
    D -->|脚在仪表板上方| E[警告<br/>脚部伤害风险]
    D -->|正常坐姿| F[气囊正常部署]
    
    C --> G{气囊状态判定}
    E --> G
    
    G -->|警告生效| H[气囊部署策略调整<br/>降低部署力度或禁用]
    G -->|姿态纠正| I[恢复正常气囊部署]
    
    H --> J[警告每15分钟重复<br/>直至姿态纠正]

2. 3D人体姿态检测算法核心架构

2.1 深度摄像头人体建模

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"""
Euro NCAP 2026 异常姿态检测人体建模
基于深度摄像头的3D人体姿态重建

关键技术：
1. 深度图像处理（Intel RealSense D435）
2. 人体3D关键点提取
3. 头部-仪表板距离计算
4. 脚部姿态分类
"""

import numpy as np
import cv2
from typing import Dict, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class OccupantPose3D:
    """乘员3D姿态数据结构"""
    
    # 头部位置（相对于仪表板）
    head_position_3d: Tuple[float, float, float]  # (x, y, z) 单位：cm
    head_distance_to_dashboard: float            # 头部距仪表板距离（cm）
    
    # 脚部位置（相对于仪表板）
    left_foot_position_3d: Tuple[float, float, float]
    right_foot_position_3d: Tuple[float, float, float]
    left_foot_on_dashboard: bool                 # 左脚是否在仪表板
    right_foot_on_dashboard: bool                # 右脚是否在仪表板
    
    # 脚部姿态分类
    foot_posture_class: str                      # "inboard", "centerline", "outboard", "normal"
    
    # 身体姿态置信度
    pose_confidence: float


class DepthCameraOccupantMonitor:
    """
    深度摄像头乘员监控系统
    
    使用Intel RealSense D435深度摄像头进行：
    - 人体3D关键点提取
    - 头部距离计算
    - 脚部姿态分类
    
    硬件配置：
    - Intel RealSense D435
    - Depth: 1280×720, 30fps
    - RGB: 1920×1080, 30fps
    - Depth range: 0.1m - 10m
    """
    
    def __init__(self,
                 dashboard_baseline_distance_cm: float = 80.0,
                 head_proximity_threshold_cm: float = 20.0):
        """
        Args:
            dashboard_baseline_distance_cm: 仪表板基准距离（正常坐姿下头部距离）
            head_proximity_threshold_cm: 头部靠近阈值（Euro NCAP要求20cm）
        """
        self.dashboard_baseline = dashboard_baseline_distance_cm
        self.head_proximity_threshold = head_proximity_threshold_cm
        
        # 仪表板位置参考点（需标定）
        self.dashboard_reference_3d = (0.0, 0.0, 0.0)  # (x, y, z)
        
    def process_depth_frame(self,
                            depth_image: np.ndarray,
                            rgb_image: np.ndarray) -> Optional[OccupantPose3D]:
        """
        处理深度帧，提取乘员姿态
        
        Args:
            depth_image: 深度图像（H×W，单位：mm）
            rgb_image: RGB图像（H×W×3）
            
        Returns:
            OccupantPose3D: 乘员3D姿态数据，若检测失败返回None
        """
        # 人体分割（基于深度阈值）
        occupant_mask = self._segment_occupant(depth_image)
        
        if np.sum(occupant_mask) == 0:
            return None  # 无乘员
            
        # 人体关键点检测（2D+深度）
        keypoints_2d = self._detect_body_keypoints_rgb(rgb_image, occupant_mask)
        
        if keypoints_2d is None:
            return None
            
        # 关键点3D坐标转换
        keypoints_3d = self._convert_keypoints_to_3d(keypoints_2d, depth_image)
        
        # 头部距离计算
        head_position = keypoints_3d.get('head', (0, 0, 0))
        head_distance = self._calculate_head_distance(head_position)
        
        # 脚部姿态分析
        left_foot = keypoints_3d.get('left_foot', (0, 0, 0))
        right_foot = keypoints_3d.get('right_foot', (0, 0, 0))
        
        left_foot_on_dash = self._detect_foot_on_dashboard(left_foot)
        right_foot_on_dash = self._detect_foot_on_dashboard(right_foot)
        
        foot_posture = self._classify_foot_posture(left_foot, right_foot)
        
        # 置信度计算（基于深度质量）
        depth_quality = np.mean(depth_image[occupant_mask > 0])
        pose_confidence = min(1.0, depth_quality / 5000.0)  # 深度质量归一化
        
        return OccupantPose3D(
            head_position_3d=head_position,
            head_distance_to_dashboard=head_distance,
            left_foot_position_3d=left_foot,
            right_foot_position_3d=right_foot,
            left_foot_on_dashboard=left_foot_on_dash,
            right_foot_on_dashboard=right_foot_on_dash,
            foot_posture_class=foot_posture,
            pose_confidence=pose_confidence
        )
        
    def _segment_occupant(self, depth_image: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """
        人体分割（基于深度阈值）
        
        分割逻辑：
        - 前排座椅区域：深度500mm - 1500mm
        - 排除背景（仪表板、车窗等）
        """
        h, w = depth_image.shape
        
        # 前排座椅区域深度范围
        min_depth_mm = 500
        max_depth_mm = 1500
        
        # 深度阈值分割
        occupant_mask = ((depth_image > min_depth_mm) & 
                         (depth_image < max_depth_mm)).astype(np.uint8)
        
        # 形态学处理（去除噪声）
        kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
        occupant_mask = cv2.morphologyEx(occupant_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
        occupant_mask = cv2.morphologyEx(occupant_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
        
        return occupant_mask
        
    def _detect_body_keypoints_rgb(self,
                                    rgb_image: np.ndarray,
                                    occupant_mask: np.ndarray) -> Optional[Dict[str, Tuple[int, int]]]:
        """
        人体关键点检测（RGB图像）
        
        关键点需求：
        - 头部（头部顶部位置）
        - 左脚/右脚（脚部位置）
        
        使用MediaPipe Pose或自定义模型
        """
        # 简化实现：基于人体掩码推断头部和脚部位置
        
        # 头部推断：人体掩码顶部区域
        y_coords, x_coords = np.where(occupant_mask > 0)
        
        if len(y_coords) == 0:
            return None
            
        # 头部位置（掩码顶部）
        head_y = np.min(y_coords)
        head_x = int(np.mean(x_coords[y_coords == head_y]))
        
        # 脚部位置（掩码底部）
        foot_y = np.max(y_coords)
        foot_left_x = int(np.percentile(x_coords[y_coords == foot_y], 25))
        foot_right_x = int(np.percentile(x_coords[y_coords == foot_y], 75))
        
        return {
            'head': (head_x, head_y),
            'left_foot': (foot_left_x, foot_y),
            'right_foot': (foot_right_x, foot_y)
        }
        
    def _convert_keypoints_to_3d(self,
                                 keypoints_2d: Dict[str, Tuple[int, int]],
                                 depth_image: np.ndarray) -> Dict[str, Tuple[float, float, float]]:
        """
        关键点2D→3D转换
        
        Args:
            keypoints_2d: 2D关键点坐标（像素坐标）
            depth_image: 深度图像
            
        Returns:
            keypoints_3d: 3D坐标（单位：cm）
        """
        keypoints_3d = {}
        
        # RealSense D435内参（需标定）
        # 假设焦距 fx=fx=610, fy=610, cx=320, cy=240
        fx, fy = 610.0, 610.0
        cx, cy = 320.0, 240.0
        
        for key, (x, y) in keypoints_2d.items():
            # 深度值（mm）
            if 0 <= y < depth_image.shape[0] and 0 <= x < depth_image.shape[1]:
                depth_mm = depth_image[y, x]
                
                # 3D坐标转换
                # Z = depth_mm / 10.0 (mm → cm)
                # X = (x - cx) * Z / fx
                # Y = (y - cy) * Z / fy
                
                z_cm = depth_mm / 10.0
                x_cm = (x - cx) * z_cm / fx
                y_cm = (y - cy) * z_cm / fy
                
                keypoints_3d[key] = (x_cm, y_cm, z_cm)
            else:
                keypoints_3d[key] = (0.0, 0.0, 0.0)
                
        return keypoints_3d
        
    def _calculate_head_distance(self,
                                 head_position: Tuple[float, float, float]) -> float:
        """
        计算头部距仪表板距离
        
        Euro NCAP要求：
        - 仪表板基准距离：正常坐姿下头部距离
        - 当前距离：实时测量
        - 距离差值：当前距离 - 基准距离
        
        Args:
            head_position: 头部3D坐标
            
        Returns:
            distance_to_dashboard: 头部距仪表板距离（cm）
        """
        # 仪表板基准位置（假设在Z=0）
        dashboard_z = 0.0
        
        # 当前头部Z坐标
        head_z = head_position[2]
        
        # 距离差值
        distance_to_dashboard = head_z - dashboard_z
        
        return distance_to_dashboard
        
    def _detect_foot_on_dashboard(self,
                                  foot_position: Tuple[float, float, float]) -> bool:
        """
        检测脚是否放在仪表板
        
        判定逻辑：
        - 脚部Z坐标 < 仪表板基准距离的50%（说明脚部抬高）
        - 脚部Y坐标 < 正常坐姿脚部高度（说明脚部在仪表板区域）
        
        Args:
            foot_position: 脚部3D坐标
            
        Returns:
            is_on_dashboard: 是否在仪表板
        """
        foot_z = foot_position[2]
        foot_y = foot_position[1]
        
        # 仪表板区域判定
        # 1. 脚部抬高：Z坐标 < 正常坐姿基准的50%
        is_elevated = foot_z < (self.dashboard_baseline * 0.5)
        
        # 2. 脚部在仪表板区域：Y坐标 < 仪表板高度阈值
        dashboard_height_threshold_cm = 30.0  # 仪表板高度约30cm
        is_in_dashboard_region = foot_y < dashboard_height_threshold_cm
        
        return is_elevated and is_in_dashboard_region
        
    def _classify_foot_posture(self,
                               left_foot: Tuple[float, float, float],
                               right_foot: Tuple[float, float, float]) -> str:
        """
        脚部姿态分类
        
        Euro NCAP要求三种姿态：
        - Inboard：脚偏向车内侧（X坐标偏向车内）
        - Centerline：脚沿座椅中心线（X坐标居中）
        - Outboard：脚偏向车外侧（X坐标偏向车外）
        
        Args:
            left_foot: 左脚3D坐标
            right_foot: 右脚3D坐标
            
        Returns:
            posture_class: 姿态分类
        """
        left_x = left_foot[0]
        right_x = right_foot[0]
        
        # 假设座椅中心线在X=0
        centerline_x = 0.0
        
        # 判断脚是否在仪表板
        left_on_dash = self._detect_foot_on_dashboard(left_foot)
        right_on_dash = self._detect_foot_on_dashboard(right_foot)
        
        if not left_on_dash and not right_on_dash:
            return "normal"  # 正常坐姿
            
        # 计算脚部平均X坐标
        avg_x = (left_x + right_x) / 2.0
        
        # 偏移阈值（±10cm）
        offset_threshold = 10.0
        
        if avg_x < -offset_threshold:
            return "inboard"
        elif avg_x > offset_threshold:
            return "outboard"
        else:
            return "centerline"


# 测试示例
if __name__ == "__main__":
    monitor = DepthCameraOccupantMonitor(
        dashboard_baseline_distance_cm=80.0,
        head_proximity_threshold_cm=20.0
    )
    
    # 模拟深度图像
    h, w = 720, 1280
    depth_test = np.zeros((h, w), dtype=np.uint16)
    
    # 模拟乘员（深度1000mm）
    depth_test[100:500, 200:800] = 1000
    
    # 模拟RGB图像
    rgb_test = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
    
    pose = monitor.process_depth_frame(depth_test, rgb_test)
    
    if pose:
        print(f"=== 乘员姿态检测结果 ===")
        print(f"头部位置：{pose.head_position_3d}")
        print(f"头部距仪表板：{pose.head_distance_to_dashboard:.2f} cm")
        print(f"左脚在仪表板：{pose.left_foot_on_dashboard}")
        print(f"右脚在仪表板：{pose.right_foot_on_dashboard}")
        print(f"脚部姿态：{pose.foot_posture_class}")
        print(f"置信度：{pose.pose_confidence:.3f}")

2.2 头部靠近气囊判定逻辑

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"""
Euro NCAP 2026 头部靠近气囊判定
基于深度摄像头的实时距离监测与警告

判定标准：
- 头部距仪表板 < 20cm → 立即警告
- 警告级别：视觉+听觉双重警告
- 持续检测：全旅程监控
"""

from enum import Enum
from typing import Optional
import time

class HeadProximityLevel(Enum):
    """头部靠近等级"""
    SAFE = 0           # 距离≥30cm，安全
    WARNING = 1        # 距离20-30cm，警告
    DANGER = 2         # 距离<20cm，危险（Euro NCAP阈值）
    CRITICAL = 3       # 距离<10cm，极度危险


class HeadProximityMonitor:
    """
    头部靠近气囊监控系统
    
    Euro NCAP要求：
    - 头部距仪表板<20cm → 立即警告
    - 视觉警告：仪表盘红色图标+文字
    - 听觉警告：≤30秒内触发
    - 每15分钟重复警告（若未纠正）
    """
    
    def __init__(self,
                 danger_threshold_cm: float = 20.0,
                 warning_threshold_cm: float = 30.0):
        """
        Args:
            danger_threshold_cm: 危险阈值（Euro NCAP要求20cm）
            warning_threshold_cm: 警告阈值（提前预警）
        """
        self.danger_threshold = danger_threshold_cm
        self.warning_threshold = warning_threshold_cm
        
        # 状态追踪
        self.current_level = HeadProximityLevel.SAFE
        self.warning_start_time: Optional[float] = None
        self.last_warning_time: Optional[float] = None
        
        # Euro NCAP时间参数
        self.warning_repeat_interval_sec = 900  # 15分钟重复警告
        
    def evaluate_proximity(self,
                          head_distance_cm: float,
                          current_time: float) -> dict:
        """
        评估头部靠近等级并触发警告
        
        Args:
            head_distance_cm: 头部距仪表板距离
            current_time: 当前时间戳
            
        Returns:
            warning_command: 警告指令
        """
        # 判定等级
        if head_distance_cm >= self.warning_threshold:
            level = HeadProximityLevel.SAFE
        elif head_distance_cm >= self.danger_threshold:
            level = HeadProximityLevel.WARNING
        elif head_distance_cm >= 10.0:
            level = HeadProximityLevel.DANGER
        else:
            level = HeadProximityLevel.CRITICAL
            
        # 状态变化处理
        if level != self.current_level:
            self.current_level = level
            
            if level.value > 0:
                # 进入警告状态：初始化警告时间
                self.warning_start_time = current_time
                self.last_warning_time = current_time
            else:
                # 恢复安全状态：清除警告
                self.warning_start_time = None
                self.last_warning_time = None
                
        # 生成警告指令
        command = self._generate_warning_command(current_time)
        
        return command
        
    def _generate_warning_command(self, current_time: float) -> dict:
        """生成警告指令"""
        
        if self.current_level == HeadProximityLevel.SAFE:
            return {'action': 'clear_warning'}
            
        command = {
            'level': self.current_level.value,
            'distance_cm': None,
            'visual': None,
            'audible': None,
            'airbag_adjustment': None
        }
        
        # 计算距离（需要在evaluate_proximity中传入）
        elapsed_since_start = current_time - self.warning_start_time
        
        # 视觉警告
        command['visual'] = {
            'icon': self._get_icon_for_level(),
            'text': self._get_text_for_level(),
            'duration': 'persistent',
            'location': 'instrument_cluster+hud'
        }
        
        # 听觉警告（Euro NCAP要求≤30秒触发）
        if elapsed_since_start < 30:
            command['audible'] = {
                'type': self._get_sound_for_level(),
                'duration_sec': 30,
                'max_volume_db': 90 if self.current_level.value <= 2 else 95
            }
            
        # 气囊调整建议
        if self.current_level == HeadProximityLevel.DANGER:
            command['airbag_adjustment'] = {
                'deployment_strategy': 'reduced_power',  # 降低部署力度
                'reason': 'occupant_out_of_position'
            }
        elif self.current_level == HeadProximityLevel.CRITICAL:
            command['airbag_adjustment'] = {
                'deployment_strategy': 'disable',  # 禁用气囊
                'reason': 'critical_proximity_risk'
            }
            
        # 重复警告检查（每15分钟）
        elapsed_since_last = current_time - self.last_warning_time
        if elapsed_since_last > self.warning_repeat_interval_sec:
            command['repeat_warning'] = True
            self.last_warning_time = current_time
            
        return command
        
    def _get_icon_for_level(self) -> str:
        """根据等级获取图标"""
        icons = {
            HeadProximityLevel.WARNING: 'proximity_warning_yellow',
            HeadProximityLevel.DANGER: 'proximity_danger_red',
            HeadProximityLevel.CRITICAL: 'proximity_critical_red_flashing'
        }
        return icons.get(self.current_level, 'proximity_safe')
        
    def _get_text_for_level(self) -> str:
        """根据等级获取警告文字"""
        texts = {
            HeadProximityLevel.WARNING: 'MOVE BACK - Head too close to dashboard',
            HeadProximityLevel.DANGER: 'DANGER - Airbag deployment risk - Move back immediately',
            HeadProximityLevel.CRITICAL: 'CRITICAL - Airbag disabled - Move back NOW'
        }
        return texts.get(self.current_level, '')
        
    def _get_sound_for_level(self) -> str:
        """根据等级获取声音类型"""
        sounds = {
            HeadProximityLevel.WARNING: 'warning_beep_800hz',
            HeadProximityLevel.DANGER: 'urgent_beep_1000hz',
            HeadProximityLevel.CRITICAL: 'emergency_siren_1200hz'
        }
        return sounds.get(self.current_level, 'none')


# 测试示例
if __name__ == "__main__":
    monitor = HeadProximityMonitor(
        danger_threshold_cm=20.0,
        warning_threshold_cm=30.0
    )
    
    # 模拟不同距离场景
    distances = [35, 25, 18, 8, 22, 40]
    
    print("=== 头部靠近检测测试 ===")
    for i, dist in enumerate(distances):
        t = float(i * 10)  # 时间戳
        cmd = monitor.evaluate_proximity(dist, t)
        
        print(f"\n距离 {dist}cm (时间{t}s):")
        print(f"  等级：{monitor.current_level.name}")
        if cmd['visual']:
            print(f"  文字：{cmd['visual']['text']}")
        if cmd['airbag_adjustment']:
            print(f"  气囊策略：{cmd['airbag_adjustment']['deployment_strategy']}")

3. Euro NCAP系统集成方案

3.1 OOP警告系统设计

graph LR
    A[深度摄像头检测] --> B{姿态判定}
    
    B -->|头部<20cm| C[DANGER等级<br/>立即警告]
    B -->|脚在仪表板| D[FOOT_ON_DASH<br/>30秒警告]
    B -->|正常坐姿| E[SAFE状态<br/>清除警告]
    
    C --> F[视觉警告<br/>红色图标+HUD显示]
    C --> G[听觉警告<br/>紧急蜂鸣]
    C --> H[气囊策略调整<br/>降低力度或禁用]
    
    D --> I[视觉警告<br/>黄色图标]
    D --> J[听觉警告<br/>警告蜂鸣]
    
    F --> K{姿态纠正判定}
    G --> K
    I --> K
    
    K -->|纠正成功| L[清除警告<br/>恢复气囊正常]
    K -->|未纠正| M[每15分钟重复警告]

3.2 多传感器融合方案

传感器 检测能力 局限性 融合权重
深度摄像头（D435） 人体3D姿态建模，距离测量 光照变化影响，成本较高 60%
红外摄像头（OV2311） 夜间检测，人体轮廓 无法测量精确距离 30%
座椅压力传感器 坐姿压力分布 无法检测脚部姿态 10%

4. IMS开发落地指导

4.1 硬件选型建议

组件 推荐型号 参数要求 原因
深度摄像头 Intel RealSense D435 Depth 1280×720, 30fps, 0.1-10m 3D姿态建模核心
红外摄像头 OV2311 2MP, 940nm IR 夜间辅助检测
处理器 Qualcomm QCS8255 Hexagon NPU 26TOPS 实时姿态推理

4.2 测试场景清单

场景编号 检测项 测试条件 通过标准
OOP-01 头部靠近检测 头部距仪表板18cm DANGER等级，≤30秒警告
OOP-02 头部极度靠近 头部距仪表板8cm CRITICAL等级，气囊禁用建议
OOP-03 脚在仪表板（车内侧） 左脚偏向车内10cm Inboard分类
OOP-04 脚在仪表板（中心线） 脚沿座椅中心线 Centerline分类
OOP-05 脚在仪表板（车外侧） 右脚偏向车外10cm Outboard分类
OOP-06 夜间检测 光照<50 lux 深度摄像头+红外融合
OOP-07 姿态纠正验证 检测到警告后纠正坐姿 ≤10秒清除警告
OOP-08 重复警告 姿态未纠正持续15分钟 触发重复警告

5. 参考文献

  1. Euro NCAP Safe Driving Protocol v1.1 (2025-10-01), Section 2.3 Out-of-Position Detection
  2. Smart Eye (2025-06-25), Euro NCAP 2026: New Standards for Occupant Monitoring and Adaptive Restraints
  3. Intel RealSense D435 Technical Documentation, Depth Camera Calibration
  4. MediaPipe Pose Estimation (Google Research), 3D Human Pose Detection

IMS开发启示

优先级排序

优先级 任务 原因
P0（最高） 深度摄像头集成 3D姿态建模核心，Euro NCAP必需
P1（高） 头部距离计算 Euro NCAP明确阈值20cm
P2（中） 脚部姿态分类 三种姿态分类要求
P3（低） 多传感器融合 提升鲁棒性，可选

技术路线判断

  1. 传感器路线： 深度摄像头必需（距离测量），红外摄像头辅助（夜间）
  2. 算法路线： 3D姿态建模优于2D推断（距离精度）
  3. 集成路线： 必须与气囊控制系统打通（部署策略调整）
  4. 部署路线： RealSense D435可在QCS8255实时处理（约20fps）

下一步行动：

  1. 集成Intel RealSense D435驱动（SDK安装+标定）
  2. 实现人体3D关键点提取（MediaPipe Pose + Depth）
  3. 实现头部距离计算（实时监测+阈值判定）
  4. 设计气囊联动接口（部署策略调整API）
Euro NCAP 2026 异常姿态检测（OOP）技术实现
https://dapalm.com/2026/07/02/2026-07-02-euro-ncap-2026-oop-detection-3d-pose-zh/
作者
Mars
发布于
2026年7月2日
许可协议