详细内容
技术可靠性
设备故障风险：如断电、程序漏洞可能导致计票中断或数据丢失（需配备备用电源和数据备份机制）。
兼容性问题：不同型号选票可能因尺寸、印刷差异导致识别错误。
安全性争议
电子设备可能遭受网络攻击（如 2016 年美国大选中部分州计票系统被指控存在漏洞）。
缺乏物理选票留存时，难以进行结果复核（部分国家要求 “可审计性”，即必须保留纸质选票供查验）。
先进图像识别算法
机器学习训练模型：基于历史选票数据（含规范与不规范标记）训练 AI 算法，识别 “未填满方框”“跨边界填涂”“铅笔颜色不均” 等场景。例如，通过卷积神经网络（CNN）判断填涂区域的像素密度，区分 “有效填涂” 与 “无意划痕”。
动态阈值调整：根据选票印刷对比度自动调节识别阈值。例如，对深色背景选票提高亮度检测阈值，避免因印刷色差导致的误识别（如蓝色印章在浅色纸张上的阴影干扰）。
无效票智能标记：预设规则库（如 “单题选择＞1 个选项”“标记超出指定区域”），系统自动将可疑选票标记为 “待审核” 并生成日志，人工仅需复核标记项，提升效率。
选票版面规范
明确填涂指引：用醒目标识（如粗边框、示例图）标注有效填涂区域，禁止使用浅色背景（如淡黄色），确保填涂与背景对比度≥3:1（符合 WCAG 无障碍标准）。
防误触设计：候选人选项间距≥15mm，避免选民因填涂范围稍大导致 “多选” 误判；采用 “单选框” 而非 “横线填空”，降低手写标记歧义。
分级培训体系
初级操作培训：掌握设备开关机、选票装载、基础故障排除（如卡纸处理），考核合格后方可上岗。
高级管理培训：针对技术人员开展模板设置、算法参数调整等培训，要求能根据实际选票特性优化识别规则（如针对 “少数民族文字选票” 调整字符库）。