技術可靠性

設備故障風險：如斷電、程序漏洞可能導致計票中斷或數據丟失（需配備備用電源和數據備份機制）。

兼容性問題：不同型號選票可能因尺寸、印刷差異導致識別錯誤。

性爭議

電子設備可能遭受網絡攻擊（如 2016 年美國大選中部分州計票系統被指控存在漏洞）。

缺乏物理選票留存時，難以進行結果復核（部分國家要求 “可審計性”，即必須保留紙質選票供查驗）。

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。

數據加密與校驗

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

雙重校驗機制：

設備內檢：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），發現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）對掃描數據進行二次計算，對比設備輸出結果，防止單一系統漏洞。

應急備用方案

雙機熱備部署：每個計票點配置主、備兩臺設備，主設備故障時 10 分鐘內切換至備用設備，已掃描數據通過 USB 實時同步。

離線計票模式：在無網絡環境下使用本地存儲介質（如加密 U 盤）導出數據，避免聯網狀態下的黑客攻擊風險。