在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，遮擋問(wèn)題的常見(jiàn)解決方案主要包括以下幾種：

1. 多視圖融合：

通過(guò)使用多個(gè)相機(jī)或傳感器來(lái)觀察同一場(chǎng)景，并將它們的觀察結(jié)果進(jìn)行融合，可以提高檢測(cè)和識(shí)別物體的準(zhǔn)確性。這種方法可以有效解決物體被部分遮擋時(shí)難以識(shí)別的問(wèn)題。

2. 3D占有率建模：

使用3D Occupancy來(lái)解決遮擋問(wèn)題下的圖像匹配。通過(guò)3D占有率建模遮擋關(guān)系，并在遮擋區(qū)域中推斷匹配點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)在遮擋情況下的準(zhǔn)確圖像匹配。

3. 單視角3D追蹤：

利用NVIDIA DeepStream等工具進(jìn)行單視角3D跟蹤。這種方法可以在3D空間中對(duì)物體狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)，相比在2D攝像頭圖像平面中效果更好，有助于解決遮擋問(wèn)題。

4. RGB-D多模態(tài)避障相機(jī)：

使用RGB-D多模態(tài)工業(yè)級(jí)避障相機(jī)，如邁爾微視的S系列，能夠?qū)崟r(shí)獲取周?chē)h(huán)境的三維信息和RGB紋理信息，很好感知到低矮、懸空障礙物。這種相機(jī)通過(guò)結(jié)合RGB圖像和深度圖像，能更加全面地理解周?chē)h(huán)境，實(shí)現(xiàn)高效的語(yǔ)義識(shí)別和分類(lèi)，從而解決遮擋問(wèn)題。

5. 基于距離的目標(biāo)定位：

在目標(biāo)被遮擋時(shí)，可以利用之前保存的目標(biāo)與周?chē)卣鼽c(diǎn)的空間距離，以及匹配的特征點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的空間距離來(lái)計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)的位置。這種方法不需要同時(shí)估計(jì)相機(jī)的自身位姿，使定位精度更高。

6. 遮擋去除模型：

使用遮擋去除模型，如臺(tái)大提出的新型遮擋去除模型，該模型包括初始光流分解、背景-遮擋層重建以及光流優(yōu)化三個(gè)部分，可以有效去除遮擋，還原清晰視界。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中遮擋問(wèn)題的解決方案多種多樣，可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的解決方案。