使用门槛与公平性
老年选民或教育程度较低群体可能对电子设备操作不熟悉，导致误投。
偏远地区可能因网络或电力基础设施不足，难以部署高端计票设备。
法律与制度适配
部分国家法律尚未明确电子计票结果的法律效力，或对设备认证标准不统一。
技术融合
结合 AI 图像识别技术，提升对复杂选票（如手写选票）的识别能力。
区块链与物联网（IoT）结合，实现计票设备的远程监控与数据加密传输。
标准化与合规化
国际电工委员会（IEC）等机构正推动计票机标准制定，如 IEC 80601-2-77 对医疗级投票设备的规范。
更多国家将电子计票纳入法律框架，如欧盟《电子投票系统互操作性指南》。
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。
应急备用方案
双机热备部署：每个计票点配置主、备两台设备，主设备故障时 10 分钟内切换至备用设备，已扫描数据通过 USB 实时同步。
离线计票模式：在无网络环境下使用本地存储介质（如加密 U 盘）导出数据，避免联网状态下的黑客攻击风险。