準(zhǔn)確性與規(guī)范性突出

低誤差率：通過(guò)光學(xué)圖像識(shí)別技術(shù)（如 OCR 字符識(shí)別），可匹配選票標(biāo)記與預(yù)設(shè)候選人選項(xiàng)，誤差率通常低于 0.01%，大幅減少人工漏數(shù)、錯(cuò)數(shù)問(wèn)題。

自動(dòng)過(guò)濾無(wú)效票：系統(tǒng)可預(yù)先設(shè)定規(guī)則（如 “多選”“跨頁(yè)標(biāo)記”），自動(dòng)識(shí)別無(wú)效選票并單獨(dú)歸類，避免人工誤判。

保留物理憑證，增強(qiáng)可審計(jì)性

紙質(zhì)選票可追溯：掃描完成后，紙質(zhì)選票仍需存檔保存（通常保存 1-3 年），若對(duì)計(jì)票結(jié)果有爭(zhēng)議，可通過(guò)人工復(fù)核原始選票驗(yàn)證電子數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，符合 “可審計(jì)性” 法律要求（如美國(guó)《幫助美國(guó)投票法案》規(guī)定）。

成本效益優(yōu)于純?nèi)斯つＪ?

規(guī)?；瘧?yīng)用降低成本：在選民基數(shù)龐大的選舉中（如千萬(wàn)級(jí)選民），單臺(tái)設(shè)備的單次使用成本（含耗材）遠(yuǎn)低于雇傭數(shù)千名人工計(jì)票員的人力成本。

先進(jìn)圖像識(shí)別算法

機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型：基于歷史選票數(shù)據(jù)（含規(guī)范與不規(guī)范標(biāo)記）訓(xùn)練 AI 算法，識(shí)別 “未填滿方框”“跨邊界填涂”“鉛筆顏色不均” 等場(chǎng)景。例如，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）判斷填涂區(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無(wú)意劃痕”。

動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)選票印刷對(duì)比度自動(dòng)調(diào)節(jié)識(shí)別閾值。例如，對(duì)深色背景選票提高亮度檢測(cè)閾值，避免因印刷色差導(dǎo)致的誤識(shí)別（如藍(lán)色印章在淺色紙張上的陰影干擾）。

無(wú)效票智能標(biāo)記：預(yù)設(shè)規(guī)則庫(kù)（如 “單題選擇＞1 個(gè)選項(xiàng)”“標(biāo)記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)自動(dòng)將可疑選票標(biāo)記為 “待審核” 并生成日志，人工僅需復(fù)核標(biāo)記項(xiàng)，提升效率。