選票讀票機(jī)(Vote Counting Machine)是用于自動化處理選舉選票、快速統(tǒng)計投票結(jié)果的電子設(shè)備,核心功能包括:
選票識別:讀取選票上的標(biāo)記(如填涂、手寫符號、條形碼等),判斷選民選擇的候選人或選項(xiàng)。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計:實(shí)時匯總選票數(shù)據(jù),生成各候選人得票率、有效票 / 無效票數(shù)量等統(tǒng)計結(jié)果。
數(shù)據(jù)存儲與導(dǎo)出:保存原始選票數(shù)據(jù)和統(tǒng)計結(jié)果,支持導(dǎo)出至選舉管理系統(tǒng)或打印紙質(zhì)報告。
異常檢測:識別重復(fù)投票、空白票、多選票等異常情況,并標(biāo)記或報錯。
為確保選舉公正,讀票機(jī)需具備以下技術(shù)與措施:
1. 防篡改與加密技術(shù)
數(shù)據(jù)傳輸加密(如 SSL/TLS 協(xié)議),防止中途篡改。
區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用:部分試點(diǎn)項(xiàng)目通過區(qū)塊鏈記錄選票數(shù)據(jù),確保不可篡改(如西弗吉尼亞州區(qū)塊鏈投票試驗(yàn))。
2. 冗余與審計機(jī)制
紙質(zhì)選票備份:電子讀票機(jī)需配合紙質(zhì)選票,供人工審計或系統(tǒng)故障時使用。
雙重計數(shù)驗(yàn)證:部分系統(tǒng)采用兩臺讀票機(jī)獨(dú)立計數(shù),結(jié)果一致才確認(rèn)有效。
3. 抗干擾與穩(wěn)定性設(shè)計
防電磁干擾:設(shè)備硬件需通過電磁兼容性(EMC)測試,避免外界信號干擾。
離線模式:支持?jǐn)嚯娀蚓W(wǎng)絡(luò)中斷時離線計數(shù),恢復(fù)后同步數(shù)據(jù)。
4. 用戶驗(yàn)證與權(quán)限控制
操作員身份認(rèn)證:僅授權(quán)人員可訪問系統(tǒng)后臺,操作記錄全程留痕。
選票防偽:通過水印、熒光油墨等物理防偽技術(shù),防止偽造選票。
特征提取與判斷:識別選民的選擇意圖
根據(jù)選票標(biāo)記類型(填涂、勾選、手寫符號等),算法采用不同的特征提取策略:
(1)填涂標(biāo)記識別(常見場景)
面積占比法:計算填涂框內(nèi)黑色像素占比,超過閾值(如 30%-50%)則判定為有效選擇。
例:選民使用 2B 鉛筆填涂候選人 A 的方框,掃描后該區(qū)域黑色像素占比達(dá) 45%,算法判定為有效投票。
邊緣檢測法:通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區(qū)域的邊緣輪廓,與標(biāo)準(zhǔn)填涂形狀(如矩形、圓形)比對,排除不規(guī)則標(biāo)記(如筆尖打滑形成的短線)。
濃度梯度分析:填涂越均勻的區(qū)域,灰度值分布越集中,算法可通過統(tǒng)計像素灰度方差來區(qū)分 “認(rèn)真填涂” 與 “輕微觸碰”。
(2)勾選或手寫符號識別
形態(tài)學(xué)分析:通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)運(yùn)算,將勾選符號(√)或手寫標(biāo)記(如 “○”)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)形狀,再與預(yù)設(shè)模板匹配。
方向特征提?。簩τ谛本€標(biāo)記(如 “/”),計算像素分布的梯度方向,判斷是否符合 “勾選” 的典型角度(如 45° 或 135°)。
(3)異常標(biāo)記檢測
多選判定:同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個標(biāo)記(如同時填涂兩個候選人框),或單票標(biāo)記數(shù)超過規(guī)定(如總統(tǒng)選舉多選 1 人),則判定為無效票。
空白票識別:所有候選區(qū)域標(biāo)記面積均低于閾值,判定為未投票。
4. 結(jié)果驗(yàn)證與輸出:確保計數(shù)準(zhǔn)確性
重復(fù)校驗(yàn):對關(guān)鍵標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行多次掃描(如兩次獨(dú)立圖像采集),結(jié)果一致才確認(rèn)有效。
人工復(fù)核接口:對算法判定存疑的選票(如填涂面積接近閾值、標(biāo)記形狀模糊),生成圖像供選舉工作人員人工審核(如美國部分州要求對 “爭議票” 進(jìn)行人工查驗(yàn))。
數(shù)據(jù)輸出:將識別結(jié)果轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如候選人 ID、得票數(shù)),同步至中央數(shù)據(jù)庫或打印紙質(zhì)統(tǒng)計表。
軟件算法:從識別精度到防篡改機(jī)制
1. 多重校驗(yàn)算法架構(gòu)
重復(fù)掃描比對:對每張選票進(jìn)行至少 2 次獨(dú)立掃描(間隔 50ms),比對兩次圖像的像素差異,若標(biāo)記區(qū)域灰度值偏差超過 15%,則觸發(fā)第三次掃描并人工介入(如日本選舉法要求對爭議票進(jìn)行三次掃描)。
多特征融合判斷:結(jié)合填涂面積、邊緣輪廓、灰度梯度等多維度特征,采用加權(quán)投票機(jī)制(如面積占比權(quán)重 40%+ 邊緣匹配度權(quán)重 30%+ 濃度均勻性權(quán)重 30%),避免單一特征誤判(例:某區(qū)域面積達(dá)標(biāo)但邊緣鋸齒狀,可能被判為 “無意涂抹”)。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型迭代:利用歷史選舉的有效 / 無效票數(shù)據(jù)(如美國 EAC 公開的選票數(shù)據(jù)集)訓(xùn)練 CNN 模型,對非標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記(如超框填涂、輕描標(biāo)記)的識別準(zhǔn)確率提升至 99.2% 以上。
2. 防篡改與數(shù)據(jù)完整性保護(hù)
哈希值校驗(yàn):對每張選票的掃描圖像生成哈希值(如 SHA-256),存儲于區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)或加密數(shù)據(jù)庫,任何圖像修改都會導(dǎo)致哈希值變更,可實(shí)時檢測數(shù)據(jù)篡改(如德國部分州采用區(qū)塊鏈存證選票圖像)。
軟件版本控制:讀票機(jī)操作系統(tǒng)與識別算法采用簽名固件更新機(jī)制,僅允許通過官方渠道推送的版本(附帶數(shù)字證書)安裝,防止惡意程序植入(如 2018 年美國佛羅里達(dá)州選舉前,對所有讀票機(jī)進(jìn)行固件哈希值比對,攔截 3 臺異常設(shè)備)。