广东
近日，山东农业大学信息科学与工程学院郝霞课题组在《Computers and Electronics in Agriculture》在线发表了题为“Uncertainty-driven semi-supervised learning for phenology-aware apple flower counting”的最新研究成果。信息科学与工程学院在读硕士研究生王禹为本文第一作者，郝霞副教授、郭旭超副教授为通讯作者，山东农业大学园艺科学与工程学院沈向教授、毛云飞副教授参与研究，山东农业大学为第一通讯单位。
苹果花精准计数对果园产量预测和花期管理具有重要意义，传统的人工随机抽样方法不仅耗时费力，还容易因树间差异导致测量误差。为此，该研究针对果园中无人机图像视角苹果花遮挡严重、像素级标注成本高、花期物候阶段易混淆等实际难题，提出了一种面向苹果花计数与物候识别的不确定性驱动双阶段框架，该框架有效提升噪声环境下的泛化能力，提高了模型在复杂农业场景下的鲁棒性，并通过物候阶段区分模块增强不同花期的判别性，为果园花期自动化管理提供了一种高效、低成本的半监督学习方法，具有重要的应用价值。
该研究得到国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金、山东省“青创团队计划”项目、山东省现代农业产业技术体系果品产业创新团队资助。
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169925010257
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