机器视觉解决遮挡问题带来的检测困难，主要采取以下几种策略：
1. 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。
这种方法能够在一定程度上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. 深度学习与遮挡检测：
利用深度学习技术，训练深度神经网络来学习和理解不同类型的遮挡情况。
系统能够尝试恢复或补全被遮挡部分的信息，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. 优化NMS非极大值抑制算法：
对原始的NMS方法进行改进，如使用Soft-NMS和DIOU-NMS，以克服遮挡严重情况下识别效果较差的现象。
改进的算法在步骤上遵循标准的NMS算法思路，但不同之处在于大于nms_thresh阈值的边框没有被直接抑制掉，而是根据交并比情况进行加权缩小处理或重新处理，从而提高准确率。
4. 优化损失函数：
在目标检测任务中，优化损失函数是解决遮挡状态下检测效果不佳的主要措施之一。
通过改进回归损失函数与动态非极大值抑制的目标检测框架，将原损失函数改进为具有双重惩罚项的切比雪夫距离交并比损失函数，以提高检测框的精确度与网络收敛速度。
5. 数据增强和预处理：
通过增加样本数据的多样性和数量，以及对数据进行预处理，可以减少遮挡对机器视觉检测的影响。
对图像进行遮挡处理，可以减少遮挡的影响，提高机器视觉检测的准确性和稳定性。
机器视觉通过多视角成像技术、深度学习与遮挡检测、优化NMS算法、优化损失函数以及数据增强和预处理等策略，有效地解决了遮挡问题带来的检测困难。
