在機器視覺系統(tǒng)中，遮擋問題的常見解決方案主要包括以下幾種：

1. 多視圖融合：

通過使用多個相機或傳感器來觀察同一場景，并將它們的觀察結(jié)果進行融合，可以提高檢測和識別物體的準確性。這種方法可以有效解決物體被部分遮擋時難以識別的問題。

2. 3D占有率建模：

使用3D Occupancy來解決遮擋問題下的圖像匹配。通過3D占有率建模遮擋關(guān)系，并在遮擋區(qū)域中推斷匹配點，從而實現(xiàn)在遮擋情況下的準確圖像匹配。

3. 單視角3D追蹤：

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

4. RGB-D多模態(tài)避障相機：

使用RGB-D多模態(tài)工業(yè)級避障相機，如邁爾微視的S系列，能夠?qū)崟r獲取周圍環(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。這種相機通過結(jié)合RGB圖像和深度圖像，能更加全面地理解周圍環(huán)境，實現(xiàn)高效的語義識別和分類，從而解決遮擋問題。

5. 基于距離的目標定位：

在目標被遮擋時，可以利用之前保存的目標與周圍特征點的空間距離，以及匹配的特征點與目標點的空間距離來計算目標點的位置。這種方法不需要同時估計相機的自身位姿，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)化三個部分，可以有效去除遮擋，還原清晰視界。

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