在机器视觉系统中，遮挡问题的常见解决方案主要包括以下几种：
1. 多视图融合：
通过使用多个相机或传感器来观察同一场景，并将它们的观察结果进行融合，可以提高检测和识别物体的准确性。这种方法可以有效解决物体被部分遮挡时难以识别的问题。
2. 3D占有率建模：
使用3D Occupancy来解决遮挡问题下的图像匹配。通过3D占有率建模遮挡关系，并在遮挡区域中推断匹配点，从而实现在遮挡情况下的准确图像匹配。
3. 单视角3D追踪：
利用NVIDIA DeepStream等工具进行单视角3D跟踪。这种方法可以在3D空间中对物体状态进行估计和预测，相比在2D摄像头图像平面中效果更好，有助于解决遮挡问题。
4. RGB-D多模态避障相机：
使用RGB-D多模态工业级避障相机，如迈尔微视的S系列，能够实时获取周围环境的三维信息和RGB纹理信息，很好感知到低矮、悬空障碍物。这种相机通过结合RGB图像和深度图像，能更加全面地理解周围环境，实现高效的语义识别和分类，从而解决遮挡问题。
5. 基于距离的目标定位：
在目标被遮挡时，可以利用之前保存的目标与周围特征点的空间距离，以及匹配的特征点与目标点的空间距离来计算目标点的位置。这种方法不需要同时估计相机的自身位姿，使定位精度更高。
6. 遮挡去除模型：
使用遮挡去除模型，如台大提出的新型遮挡去除模型，该模型包括初始光流分解、背景-遮挡层重建以及光流优化三个部分，可以有效去除遮挡，还原清晰视界。
机器视觉系统中遮挡问题的解决方案多种多样，可以根据具体应用场景和需求选择合适的解决方案。
