传感器融合通过整合来自多个传感器的信息，有效帮助解决视觉检测中的遮挡问题。具体方式如下：
1. 提高识别能力：
传感器融合技术能够结合多个传感器的数据，从而更准确地捕捉被遮挡物体的信息。当某一传感器因遮挡而无法完整获取物体信息时，其他传感器可以提供补充信息，帮助系统更全面地理解被遮挡物体。
2. 利用不同类型的传感器：
不同类型的传感器对遮挡的敏感程度不同。例如，红外相机和毫米波雷达在烟雾或光线不足的环境中仍能有效检测目标，而视觉传感器可能在这些条件下受限。通过融合这些传感器的数据，可以弥补单一传感器的不足，提高系统在各种环境下的鲁棒性。
3. 优化传感器布局和角度：
通过合理布局和角度调整，可以最大化传感器的覆盖范围，减少遮挡区域。例如，在自动驾驶车辆中，可以通过在主雷达旁边增加辅助雷达，以覆盖主雷达的盲区，从而减少因遮挡而导致的感知盲区。
4. 数据融合与校验：
传感器融合还包括数据预处理与校验，如通过滤波算法消除噪声和干扰，提高数据的准确性和稳定性。这有助于在遮挡情况下，从多个传感器的数据中提取出最可靠的信息，从而更准确地识别和理解被遮挡物体。
5. 实时性和鲁棒性：
传感器融合技术能够提高系统的实时性和鲁棒性。在遮挡情况下，系统能够迅速切换到其他未受遮挡的传感器，或者结合多个传感器的数据来弥补遮挡带来的信息缺失，从而确保系统的连续性和稳定性。
传感器融合通过整合多个传感器的信息，提高了系统在遮挡情况下的识别能力和鲁棒性，为解决视觉检测中的遮挡问题提供了有效途径。
