準確性與規范性突出
低誤差率:通過光學圖像識別技術(如 OCR 字符識別),可匹配選票標記與預設候選人選項,誤差率通常低于 0.01%,大幅減少人工漏數、錯數問題。
自動過濾無效票:系統可預先設定規則(如 “多選”“跨頁標記”),自動識別無效選票并單獨歸類,避免人工誤判。
保留物理憑證,增強可審計性
紙質選票可追溯:掃描完成后,紙質選票仍需存檔保存(通常保存 1-3 年),若對計票結果有爭議,可通過人工復核原始選票驗證電子數據的準確性,符合 “可審計性” 法律要求(如美國《幫助美國投票法案》規定)。
成本效益優于純人工模式
規模化應用降低成本:在選民基數龐大的選舉中(如千萬級選民),單臺設備的單次使用成本(含耗材)遠低于雇傭數千名人工計票員的人力成本。
先進圖像識別算法
機器學習訓練模型:基于歷史選票數據(含規范與不規范標記)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,通過卷積神經網絡(CNN)判斷填涂區域的像素密度,區分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。
動態閾值調整:根據選票印刷對比度自動調節識別閾值。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:預設規則庫(如 “單題選擇>1 個選項”“標記超出指定區域”),系統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。

