针对非标检测中的遮挡问题，可以采取以下解决方案：
1. 针对特定类型的遮挡采取不同的策略：
对于由非目标物体造成的遮挡（occlusion），可以通过增加更多的数据和更强的特征来提高算法对遮挡的应对能力。具体方法包括从数据入手，通过加掩膜、加扰动等方式模拟遮挡情况，从而增强算法对遮挡的鲁棒性。
对于由需要检测的目标物体自身造成的遮挡（crowded），可以通过设计特定的损失函数来解决，如使用Repulsion Loss。这种损失函数的核心思想是通过设置损失函数，使得预测框与所负责的真实目标框的距离缩小，同时使其与周围非负责目标框的距离加大，从而有效解决目标之间的密集遮挡问题。
2. 优化非极大值抑制算法：
对原始的NMS方法进行改进，如采用Soft-NMS和DIOU-NMS等方法。这些改进的方法在重叠严重的情况下，不会将边界框多个合为一个而造成漏检，而是根据交并比情况将抑制边框的置信度进行加权缩小处理或者是进行中心点距离判断的情况重新处理，从而提高检测的准确率。
3. 优化损失函数：
在目标检测任务中，损失函数是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度。通过优化损失函数，如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，可以提高检测框的精确度与网络收敛速度，从而解决在严重遮挡状态下检测效果不佳的问题。
4. 实际测量中的遮挡处理：
在实际测量过程中，如遇到遮挡问题，应尽可能移除遮挡物。若遮挡物无法移除，可通过坐标计算等方法，计算出需要放样被遮挡的点延伸线上的坐标，并进行放样，以完成测量过程。
5. 采用遮挡检测技术：
对于需要持续监测的场景，可以采用遮挡检测技术，如配置摄像机的遮挡检测功能。当检测到镜头被遮挡且超过设置时间时，触发报警，以便及时采取措施处理遮挡问题。
针对非标检测中的遮挡问题，可以从算法优化、实际测量处理以及采用遮挡检测技术等多个方面入手，制定有效的解决方案。
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