在机器视觉应用于安防监控中，遮挡问题是一个重要的挑战。以下是一些有效的应对策略：
1. 采用多视角成像技术：
通过布置多个相机或利用机械装置实现不同角度的视角，增加目标物体的可见性和覆盖范围。
这种方法能够避免因单一视角的遮挡而导致的检测失败，提高目标物体的重建精度和识别准确性。
2. 应用深度学习技术：
利用深度学习技术，系统能够学习和理解不同类型的遮挡情况，并尝试恢复或补全被遮挡部分的信息。
基于深度学习的遮挡检测算法能够快速而准确地识别图像中的遮挡区域，并提供合理的处理方案。
3. 合理布局与安装摄像头：
摄像头应安装在不易被人为或自然物体遮挡的位置，如高处或侧面，确保其视野开阔。
采用倾斜角度安装摄像头，避免进出人员的身体、衣物或其他物品直接遮挡镜头。
4. 设置遮挡检测与报警系统：
配置遮挡检测功能，若检测到摄像头被遮挡且超过设置时间，则触发报警。
报警系统可以联动其他安防设备，如报、报警铃等，及时通知管理人员处理。
5. 利用智能分析技术：
采用AI图像分析技术，当摄像头被遮挡时，系统能够自动识别并报警。
在某些情况下，系统还可以与电梯控制系统等联动，采取进一步的安全措施。
6. 定期巡检与维护：
定期对摄像头进行清洁和维护，确保镜头清晰，同时检查周围环境，清除可能影响摄像头视野的杂物。
机器视觉在安防监控中应对遮挡问题可以采取多种策略，包括多视角成像、深度学习、合理布局与安装、设置遮挡检测与报警系统、利用智能分析技术以及定期巡检与维护。这些策略可以单独或结合使用，以提高安防监控系统的准确性和可靠性。
