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。
数据加密与校验
区块链存证：将扫描后的选票图像哈希值上链存储，确保数据不可篡改。任何对原始图像的修改都会导致哈希值变更，可通过区块链浏览器实时验证。
双重校验机制：
设备内检：扫描时同步进行 “图像 - 模板” 校验（如检测选票编号是否重复、页码是否正确），发现异常立即暂停并报警。
第三方校验：引入独立软件（如开源计票工具 OpenOCD）对扫描数据进行二次计算，对比设备输出结果，防止单一系统漏洞。
标准化操作手册
分步骤指引：
开机后先进行 “空白票测试”，确认无遗留数据；
导入选区对应的选票模板（如区分 “总统选举票” 与 “议员选举票”）；
每扫描 500 张选票进行一次人工抽检（抽检率≥5%），核对电子数据与纸质票一致性。
异常情况记录：要求操作人员详细记录每一次人工复核、设备故障、参数调整等操作，形成《计票日志》存档至少 2 年。
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