博士毕业于中国农业大学，山东农大副教授以通讯作者身份在一区Top期刊（IF=9.3）上发表研究论文

背景：苹果花精准计数对果园产量预测和花期管理至关重要，但传统人工方法耗时费力且易产生误差。研究目的：针对无人机图像中苹果花遮挡严重、标注成本高和花期混淆等难题，提出不确定性驱动双阶段框架以实现高效计数与物候识别。结论：该框架提升了噪声环境下的泛化能力和复杂场景的鲁棒性，通过物候区分模块增强判别性，为果园自动化管理提供了低成本半监督解决方案，具有重要应用价值。