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北京投票選舉計票系統(tǒng)出租,光學精辨毫秒計數(shù)

2025-12-19 11:23   197次瀏覽
價 格: 面議

電子觸摸屏讀票機(Electronic Touchscreen)

原理:選民直接在觸摸屏上選擇候選人,機器實時記錄數(shù)據(jù)并生成電子選票。

特點:

操作直觀,減少人工誤差,但依賴電力和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

存在黑客攻擊或系統(tǒng)故障風險,需配合紙質備份(如 “選民驗證紙質審計軌跡” VVPAT)。

應用場景:美國部分州、巴西等電子化選舉場景。

特征提取與判斷:識別選民的選擇意圖

根據(jù)選票標記類型(填涂、勾選、手寫符號等),算法采用不同的特征提取策略:

(1)填涂標記識別(常見場景)

面積占比法:計算填涂框內(nèi)黑色像素占比,超過閾值(如 30%-50%)則判定為有效選擇。

例:選民使用 2B 鉛筆填涂候選人 A 的方框,掃描后該區(qū)域黑色像素占比達 45%,算法判定為有效投票。

邊緣檢測法:通過 Canny 或 Sobel 算子檢測填涂區(qū)域的邊緣輪廓,與標準填涂形狀(如矩形、圓形)比對,排除不規(guī)則標記(如筆尖打滑形成的短線)。

濃度梯度分析:填涂越均勻的區(qū)域,灰度值分布越集中,算法可通過統(tǒng)計像素灰度方差來區(qū)分 “認真填涂” 與 “輕微觸碰”。

(2)勾選或手寫符號識別

形態(tài)學分析:通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學運算,將勾選符號(√)或手寫標記(如 “○”)轉換為標準形狀,再與預設模板匹配。

方向特征提取:對于斜線標記(如 “/”),計算像素分布的梯度方向,判斷是否符合 “勾選” 的典型角度(如 45° 或 135°)。

(3)異常標記檢測

多選判定:同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個標記(如同時填涂兩個候選人框),或單票標記數(shù)超過規(guī)定(如總統(tǒng)選舉多選 1 人),則判定為無效票。

空白票識別:所有候選區(qū)域標記面積均低于閾值,判定為未投票。

4. 結果驗證與輸出:確保計數(shù)準確性

重復校驗:對關鍵標記區(qū)域進行多次掃描(如兩次獨立圖像采集),結果一致才確認有效。

人工復核接口:對算法判定存疑的選票(如填涂面積接近閾值、標記形狀模糊),生成圖像供選舉工作人員人工審核(如美國部分州要求對 “爭議票” 進行人工查驗)。

數(shù)據(jù)輸出:將識別結果轉換為結構化數(shù)據(jù)(如候選人 ID、得票數(shù)),同步至中央數(shù)據(jù)庫或打印紙質統(tǒng)計表。

典型技術挑戰(zhàn)與解決方案

挑戰(zhàn)場景 技術應對措施

不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源(如紅光 + 紅外光),針對不同墨水(鉛筆、藍黑墨水、熒光筆)調(diào)整檢測波長。

- 機器學習模型訓練:用歷史數(shù)據(jù)訓練分類器,區(qū)分不同墨水材質的標記。

選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復算法:通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。

- 污漬識別模型:用深度學習區(qū)分 “人為標記” 與 “自然污漬”(如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則)。

非標準填涂(如超框、輕描) - 彈性閾值設定:根據(jù)填涂中心位置,允許標記超出框線一定范圍(如框線外 5 像素內(nèi)仍算有效)。

- 概率化判定:結合填涂位置、面積、濃度等多維度特征,給出 “有效概率”(如 80% 概率為有效標記),而非非黑即白的判斷。

選票格式變更(如新版選票) - 動態(tài)模板配置:允許管理員導入新選票模板,自動更新 ROI 區(qū)域坐標與標記規(guī)則,無需修改底層算法。

軟件算法:從識別精度到防篡改機制

1. 多重校驗算法架構

重復掃描比對:對每張選票進行至少 2 次獨立掃描(間隔 50ms),比對兩次圖像的像素差異,若標記區(qū)域灰度值偏差超過 15%,則觸發(fā)第三次掃描并人工介入(如日本選舉法要求對爭議票進行三次掃描)。

多特征融合判斷:結合填涂面積、邊緣輪廓、灰度梯度等多維度特征,采用加權投票機制(如面積占比權重 40%+ 邊緣匹配度權重 30%+ 濃度均勻性權重 30%),避免單一特征誤判(例:某區(qū)域面積達標但邊緣鋸齒狀,可能被判為 “無意涂抹”)。

機器學習模型迭代:利用歷史選舉的有效 / 無效票數(shù)據(jù)(如美國 EAC 公開的選票數(shù)據(jù)集)訓練 CNN 模型,對非標準標記(如超框填涂、輕描標記)的識別準確率提升至 99.2% 以上。

2. 防篡改與數(shù)據(jù)完整性保護

哈希值校驗:對每張選票的掃描圖像生成哈希值(如 SHA-256),存儲于區(qū)塊鏈節(jié)點或加密數(shù)據(jù)庫,任何圖像修改都會導致哈希值變更,可實時檢測數(shù)據(jù)篡改(如德國部分州采用區(qū)塊鏈存證選票圖像)。

軟件版本控制:讀票機操作系統(tǒng)與識別算法采用簽名固件更新機制,僅允許通過官方渠道推送的版本(附帶數(shù)字證書)安裝,防止惡意程序植入(如 2018 年美國佛羅里達州選舉前,對所有讀票機進行固件哈希值比對,攔截 3 臺異常設備)。

南昊(北京)科技有限公司

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