在使用YOLO进行目标检测与跟踪时，目标被遮挡是常见的技术难题。当目标被部分或完全遮挡后，Tracker可能会错误地重新分配ID，导致计数混乱或轨迹断裂。这种问题的核心在于特征匹配和重识别机制的不稳定性。
常见技术挑战包括：1) 遮挡期间目标特征丢失，导致跟踪器难以判断遮挡前后是否为同一对象；2) 多目标场景下，多个对象同时被遮挡，解遮挡时容易发生ID切换；3) YOLO检测框漂移，影响跟踪算法的距离度量。
解决此问题的关键在于增强重识别模型（Re-ID）的能力，结合外观特征、运动轨迹和上下文信息，提高遮挡后的ID一致性。此外，引入Kalman滤波预测目标位置，或采用深度学习优化特征提取，也可有效改善遮挡场景下的跟踪效果。
