機器視覺解決遮擋問題帶來的檢測困難，主要采取以下幾種策略：

1. 多視角成像技術：

通過布置多個相機或利用機械裝置實現(xiàn)不同角度的視角，增加目標物體的可見性和覆蓋范圍。

這種方法能夠在一定程度上避免因單一視角的遮擋而導致的檢測失敗，提高目標物體的重建精度和識別準確性。

2. 深度學習與遮擋檢測：

利用深度學習技術，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習和理解不同類型的遮擋情況。

系統(tǒng)能夠嘗試恢復或補全被遮擋部分的信息，快速而準確地識別圖像中的遮擋區(qū)域，并提供合理的處理方案。

3. 優(yōu)化NMS非極大值抑制算法：

對原始的NMS方法進行改進，如使用Soft-NMS和DIOU-NMS，以克服遮擋嚴重情況下識別效果較差的現(xiàn)象。

改進的算法在步驟上遵循標準的NMS算法思路，但不同之處在于大于nms_thresh閾值的邊框沒有被直接抑制掉，而是根據(jù)交并比情況進行加權縮小處理或重新處理，從而提高準確率。

4. 優(yōu)化損失函數(shù)：

在目標檢測任務中，優(yōu)化損失函數(shù)是解決遮擋狀態(tài)下檢測效果不佳的主要措施之一。

通過改進回歸損失函數(shù)與動態(tài)非極大值抑制的目標檢測框架，將原損失函數(shù)改進為具有雙重懲罰項的切比雪夫距離交并比損失函數(shù)，以提高檢測框的精確度與網(wǎng)絡收斂速度。

5. 數(shù)據(jù)增強和預處理：

通過增加樣本數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，以及對數(shù)據(jù)進行預處理，可以減少遮擋對機器視覺檢測的影響。

對圖像進行遮擋處理，可以減少遮擋的影響，提高機器視覺檢測的準確性和穩(wěn)定性。

機器視覺通過多視角成像技術、深度學習與遮擋檢測、優(yōu)化NMS算法、優(yōu)化損失函數(shù)以及數(shù)據(jù)增強和預處理等策略，有效地解決了遮擋問題帶來的檢測困難。