作者 | 梦里寻梦、苦瓜 编辑 | 汽车人
原文链接：https://www.zhihu.com/question/58615878/answer/2100196576
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@梦里寻梦
首先，输入数据处理不一样。视觉输入就是输入，你就是在视野里找目标。而雷达特么给你的数据一堆是假的，一堆！！！假的！！！各种假目标，而且几乎没有手段区分出到底啥是假目标，有时候更过分，反射强度等指标比真的还真。雷达的数据，如果没有在天线设计等源头进一步做好，对付复杂场景，有心无力。
比如你在道路上走着，旁边走过一辆大卡车，我的天，怎么咱车的正前方也出现一堆鬼影，让人防不胜防···········
除此之外，雷达对单个目标每次的特征也经常差异较大，更多表现在数目上，一辆车有时候一两个点，有时候七八个点，这都是常有的事。
还有，很多厂家鼓吹雷达全天候不受天气影响，也是有点痴人说梦。来个大暴雨，瞬间痴狂。
有时候路边多点花花草草，来几个井盖，也能让你怀疑人生。不要说雷达4D成像，这特么经常有上天入地的障碍物，你告诉我要信你几分。
第二，常用算法各显神通。同样是特征抽取，视觉主要通过深度学习，常用诸如SSD、YOLO等，而雷达数据就基于比较传统的方法，比如异常值过滤，聚类，霍夫变换等等。
第三，跟踪所应对问题不一样。视觉的跟踪，比方用卡尔曼，可能你更多的是要来调整卡尔曼参数，来更好适配当前场景。雷达的跟踪，除了要调整参数外，还得面临自身状态问题，比如你用框来表示一个雷达目标，那能整死你，因为前方一辆车忽大忽小，行踪难觅。如果用一个点来表示一个目标，那诸如速度等方面时不时差异也较大。另外，雷达的多普勒对于正前方相对较准，但是对于旁边的突发事物，有点爱莫能助。
综上，我觉得雷达目标检测较大的难点主要在于预处理，是要全局里找特征。而视觉主要难点在于预处理后的特征寻找，可以局部里找对象。
业界内，无论是雷达还是视觉都已经做到一定程度，只能说，干净的场景应该都没问题，你不去做融合都没问题。一旦场景复杂，那两者都存在很大困难，融合只能一定程度减少误检漏检。
自动驾驶道路还很漫长！！！
@苦瓜
我主要是做雷达方面的，最近看了部分计算机视觉方面的。一。对于目标识别检测方面来说，雷达和计算机视觉的区别比较大，但本质上都是提取目标的特征。1.目标的特征方面的区别：计算机视觉也就是图像的特征就会丰富一点，有色彩信息还可以有一些模板进行学习；而雷达的目标检测都是对回波强度的检测，分辨率低的得到的是点目标，分辨率高的会得到图像，但是可用的信息都只是电磁波的回波强度。2. 目的的区别：计算机视觉是要识别出物体的图像，甚至是物体是什么；而雷达目标识别检测主要是为了检测出有目标。3.难点不一样：看起来雷达的目的要简单的多，但是雷达的探测距离远（高频雷达可以超视距探测），并且可以在恶劣环境下进行，收到的回波是大量的噪声，杂波和目标回波，而目标的回波能量往往要比噪声和杂波低的多，因此雷达的难点是在高杂波背景下检测目标；而计算机视觉的目标识别的难点是获得有效的目标特征。
二、对于目标跟踪方面：跟踪的理论不论是在哪个领域都是类似的，大致的框架都是一致的，通过观测信息来更新目标状态信息，不断的逼近真实的目标状态，输入—目标初始化—特征提取—目标模型—目标搜索—输出，
因此，两者的区别都是由于目标的特征不同引起的。
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