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(shù)：

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(biāo)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(dǎo)致的檢測失敗，提高目標(biāo)物體的重建精度和識別準(zhǔn)確性。

2. 深度學(xué)習(xí)與遮擋檢測：

利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和理解不同類型的遮擋情況。

系統(tǒng)能夠嘗試恢復(fù)或補全被遮擋部分的信息，快速而準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(quán)縮小處理或重新處理，從而提高準(zhǔn)確率。

4. 優(yōu)化損失函數(shù)：

在目標(biāo)檢測任務(wù)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(biāo)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(luò)收斂速度。

5. 數(shù)據(jù)增強和預(yù)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(yù)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(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

機器視覺通過多視角成像技術(shù)、深度學(xué)習(xí)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(yù)處理等策略，有效地解決了遮擋問題帶來的檢測困難。