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。

數(shù)據(jù)加密與校驗

區(qū)塊鏈存證：將掃描后的選票圖像哈希值上鏈存儲，確保數(shù)據(jù)不可篡改。任何對原始圖像的修改都會導致哈希值變更，可通過區(qū)塊鏈瀏覽器實時驗證。

雙重校驗機制：

設備內(nèi)檢：掃描時同步進行 “圖像 - 模板” 校驗（如檢測選票編號是否重復、頁碼是否正確），發(fā)現(xiàn)異常立即暫停并報警。

第三方校驗：引入獨立軟件（如開源計票工具 OpenOCD）對掃描數(shù)據(jù)進行二次計算，對比設備輸出結果，防止單一系統(tǒng)漏洞。

標準化操作手冊

分步驟指引：

開機后先進行 “空白票測試”，確認無遺留數(shù)據(jù)；

導入選區(qū)對應的選票模板（如區(qū)分 “總統(tǒng)選舉票” 與 “議員選舉票”）；

每掃描 500 張選票進行一次人工抽檢（抽檢率≥5%），核對電子數(shù)據(jù)與紙質(zhì)票一致性。

異常情況記錄：要求操作人員詳細記錄每一次人工復核、設備故障、參數(shù)調(diào)整等操作，形成《計票日志》存檔至少 2 年。

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