本文提出了一种称为 HARIS 的指代图像分割方法，引入了类似于人类的注意机制和参数高效微调框架，通过多模态特征的反馈信号使网络专注于特定对象并丢弃无关的图像 - 文本对，同时引入了参数高效微调框架以保持预训练编码器的零样本能力，实验证明该方法在三个广泛使用的 RIS 基准和 PhraseCut 数据集上取得了最先进的性能和出色的零样本能力。

该研究介绍了名为Haris的自主移动机器人系统，利用车牌识别技术在拥挤的停车场中跟踪车辆位置。该系统使用自主定位和地图绘制进行导航和停车区域绘制，通过计算机视觉技术进行物体检测和车牌识别。用户可以通过移动应用程序轻松找到车辆位置并减轻停车设施的拥堵。该系统有潜力改善拥挤场所的停车管理。