技術(shù)可靠性

設(shè)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(shè)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(jié)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）。

技術(shù)融合

結(jié)合 AI 圖像識別技術(shù)，提升對復雜選票（如手寫選票）的識別能力。

區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）結(jié)合，實現(xiàn)計票設(shè)備的遠程監(jiān)控與數(shù)據(jù)加密傳輸。

標準化與合規(guī)化

國際電工委員會（IEC）等機構(gòu)正推動計票機標準制定，如 IEC 80601-2-77 對醫(yī)療級投票設(shè)備的規(guī)范。

更多國家將電子計票納入法律框架，如歐盟《電子投票系統(tǒng)互操作性指南》。

準確性與規(guī)范性突出

低誤差率：通過光學圖像識別技術(shù)（如 OCR 字符識別），可匹配選票標記與預設(shè)候選人選項，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數(shù)、錯數(shù)問題。

自動過濾無效票：系統(tǒng)可預先設(shè)定規(guī)則（如 “多選”“跨頁標記”），自動識別無效選票并單獨歸類，避免人工誤判。

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(shè)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。