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。

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。

系統介紹：

投票選舉系統（掃描儀版）與電子投票箱計票原理一致，具有更輕便、靈活的特點。適用于小型選舉會議、分團選舉或其他投票地點不集中的場景。

民主選舉，特別是無記名投票，一般要具有機密性、性、可靠性、準確性、實用性和易操作性。

在企事業單位中，民主選舉需要處理大量的數據。如果用人工去處理，不但費時費力，而且難以做好真實、公平，這些工作的成果也缺乏說服力。

如果采用高速掃描儀智能識別來讀卡，然后配合能對數據作分析處理的投票選舉統計軟件，組成民主投票選舉系統，不僅能大大降低統計得票數和有效票據的工作量，省時省力、快速準確，還能夠消除投票人的思想顧慮，和減少其它不必要的人為因素干擾，使選舉符合公平、公正、公開的標準。

采用高速掃描儀讀選票的方式。現場聯機閱讀，多種選票混讀。使用方便、識別準確，準確率，無誤差。閱讀、統計速度快。 在軟件讀卡過程中，可以根據用戶的設定設置為多選無效、不選棄票等選項,自動統計總票數多少、有效票多少。可根據用戶需求定義涂卡圖像的識別如“√”、“O”。