計票效率顯著提升

快速處理海量選票：單臺設備每分鐘可掃描數十至數百張選票，遠高于人工逐張計數的效率（人工計票每小時約處理 200-300 張）。

實時數據反饋：掃描同時即可生成計票結果，投票結束后短時間內（如 30 分鐘）可輸出初步統(tǒng)計報告，縮短選民等待時間。

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(guī)范與不規(guī)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(qū)域的像素密度，區(qū)分 “有效填涂” 與 “無意劃痕”。

動態(tài)閾值調整：根據選票印刷對比度自動調節(jié)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(guī)則庫（如 “單題選擇＞1 個選項”“標記超出指定區(qū)域”），系統(tǒng)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。

預選舉測試流程

模擬選票測試：使用包含 1000 + 種典型填涂情況的測試票（如 “輕描淡寫”“鉛筆顏色過淺”“橡皮擦痕”），要求設備識別準確率≥99.9% 方可投入使用。

壓力測試：連續(xù)掃描 10000 張選票，監(jiān)測設備故障率（如卡紙率＜0.1%）、溫度變化（機身溫度≤45℃），確保長時間運行穩(wěn)定性。

分級培訓體系

初級操作培訓：掌握設備開關機、選票裝載、基礎故障排除（如卡紙?zhí)幚恚?，考核合格后方可上崗?

高級管理培訓：針對技術人員開展模板設置、算法參數調整等培訓，要求能根據實際選票特性優(yōu)化識別規(guī)則（如針對 “少數民族文字選票” 調整字符庫）。