在機器視覺應用于安防監(jiān)控中，遮擋問題是一個重要的挑戰(zhàn)。以下是一些有效的應對策略：

1. 采用多視角成像技術：

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. 應用深度學習技術：

利用深度學習技術，系統(tǒng)能夠?qū)W習和理解不同類型的遮擋情況，并嘗試恢復或補全被遮擋部分的信息。

基于深度學習的遮擋檢測算法能夠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. 合理布局與安裝攝像頭：

攝像頭應安裝在不易被人為或自然物體遮擋的位置，如高處或側(cè)面，確保其視野開闊。

采用傾斜角度安裝攝像頭，避免進出人員的身體、衣物或其他物品直接遮擋鏡頭。

4. 設置遮擋檢測與報警系統(tǒng)：

配置遮擋檢測功能，若檢測到攝像頭被遮擋且超過設置時間，則觸發(fā)報警。

報警系統(tǒng)可以聯(lián)動其他安防設備，如報、報警鈴等，及時通知管理人員處理。

5. 利用智能分析技術：

采用AI圖像分析技術，當攝像頭被遮擋時，系統(tǒng)能夠自動識別并報警。

在某些情況下，系統(tǒng)還可以與電梯控制系統(tǒng)等聯(lián)動，采取進一步的安全措施。

6. 定期巡檢與維護：

定期對攝像頭進行清潔和維護，確保鏡頭清晰，同時檢查周圍環(huán)境，清除可能影響攝像頭視野的雜物。

機器視覺在安防監(jiān)控中應對遮擋問題可以采取多種策略，包括多視角成像、深度學習、合理布局與安裝、設置遮擋檢測與報警系統(tǒng)、利用智能分析技術以及定期巡檢與維護。這些策略可以單獨或結合使用，以提高安防監(jiān)控系統(tǒng)的準確性和可靠性。