FruitLangGS는 실시간 3D 과일 계수 프레임워크로, 시각적 가림, 의미적 모호성, 3D 재구성의 높은 계산 요구량 등 실제 농업 환경에서 과일 계수의 어려움을 해결합니다. 적응적 가우시안 스플래팅 파이프라인을 사용하여 과수원 규모의 장면을 재구성하고, 각 가우시안은 압축된 CLIP 정렬 언어 임베딩을 인코딩하여 컴팩트하고 쿼리 가능한 3D 표현을 형성합니다. 추론 시, 프롬프트 기반 의미적 필터링을 3D 공간에서 직접 적용하여 이미지 공간 분할이나 뷰 레벨 융합에 의존하지 않습니다. 선택된 가우시안은 분포 인식 샘플링을 통해 밀집 포인트 클라우드로 변환되고 클러스터링되어 과일 개수를 추정합니다. 실제 과수원 데이터에 대한 실험 결과, FruitLangGS는 기존 방법에 비해 렌더링 속도, 의미적 유연성 및 계수 정확도가 향상됨을 보여줍니다.
