为推进课程教学内容与产业需求深度融合，切实提升人才培养质量，2025年10月15日，信息与计算科学教研室组织全体教师开展智能驾驶领域计算机视觉技术融入《数字图像处理》课程专题研讨活动，聚焦课程改革重点难点，凝聚教学共识。

研讨会上，教研室主任徐跃首先强调，《数字图像处理》作为计算机类专业的核心课程，是衔接理论知识与工程实践的关键纽带，而智能驾驶作为计算机视觉技术的重要应用场景，其技术落地需求可为课程改革提供明确方向。随后，各位教师围绕智能驾驶核心应用场景展开热烈讨论，深入剖析车道线检测、障碍物识别、交通标志分类、夜间行车图像增强等典型技术，明确这些技术均以图像滤波、边缘检测、特征提取、目标分割等课程核心知识点为支撑。

针对课程改革具体路径，教师们结合自身教学经验提出多项建设性意见。大家一致认为，应优化课程实验体系，将智能驾驶公开数据集引入实操教学，设计“基于霍夫变换的车道线识别”“基于深度学习的车辆目标检测”等项目式实验，让学生在算法设计与优化中深化对理论知识的理解；同时，建议增设校企联合专题讲座，邀请智能驾驶行业专家分享技术落地过程中的痛点与解决方案，拓宽学生行业视野；此外，还需修订教学大纲，梳理知识点与产业技术的对应关系，构建“理论讲解—案例分析—实操训练—行业拓展”的四维教学模式。

最后，教研室达成共识，将成立课程改革专项小组，加快推进教学案例库更新与实验项目设计，推动教研成果快速转化。

本次研讨为《数字图像处理》课程改革指明了清晰方向，有效推动了课程教学与产业需求的有机衔接。未来，教研室将持续深化课程改革，着力培养兼具扎实理论基础与卓越工程实践能力的高素质人才，为智能驾驶领域发展注入专业力量。