技術可靠性

設備故障風險：如斷電、程序漏洞可能導致計票中斷或數(shù)據(jù)丟失（需配備備用電源和數(shù)據(jù)備份機制）。

兼容性問題：不同型號選票可能因尺寸、印刷差異導致識別錯誤。

性爭議

電子設備可能遭受網(wǎng)絡攻擊（如 2016 年美國大選中部分州計票系統(tǒng)被指控存在漏洞）。

缺乏物理選票留存時，難以進行結果復核（部分國家要求 “可審計性”，即必須保留紙質(zhì)選票供查驗）。

先進圖像識別算法

機器學習訓練模型：基于歷史選票數(shù)據(jù)（含規(guī)范與不規(guī)范標記）訓練 AI 算法，識別 “未填滿方框”“跨邊界填涂”“鉛筆顏色不均” 等場景。例如，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）判斷填涂區(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)選票印刷對比度自動調(diào)節(jié)識別閾值。例如，對深色背景選票提高亮度檢測閾值，避免因印刷色差導致的誤識別（如藍色印章在淺色紙張上的陰影干擾）。

無效票智能標記：預設規(guī)則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)自動將可疑選票標記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復核標記項，提升效率。

定期維護與校準

每日開機校準：使用標準色卡（如 IT8.7/2）校準攝像頭白平衡，用直尺模板檢測圖像畸變率（要求＜0.5%）。

耗材更換周期：傳送帶皮帶每 50000 張選票更換一次，鏡頭每季度用無水酒精清潔，避免灰塵積累影響成像質(zhì)量。

分級培訓體系

初級操作培訓：掌握設備開關機、選票裝載、基礎故障排除（如卡紙?zhí)幚恚己撕细窈蠓娇缮蠉彙?

高級管理培訓：針對技術人員開展模板設置、算法參數(shù)調(diào)整等培訓，要求能根據(jù)實際選票特性優(yōu)化識別規(guī)則（如針對 “少數(shù)民族文字選票” 調(diào)整字符庫）。