光學(xué)掃描式讀票機（Optical Scan）

原理：通過光學(xué)傳感器掃描選票上的標記（如鉛筆填涂、墨水筆勾選），利用圖像識別技術(shù)判斷選民選擇。

特點：

成本較低，兼容紙質(zhì)選票，適合大規(guī)模選舉。

需選票格式標準化（如固定位置的填涂框）。

應(yīng)用場景：美國大選、印度議會選舉等大規(guī)模紙質(zhì)選票選舉。

選票預(yù)處理：通過紅外光源掃描選票，生成灰度圖像，同時檢測選票邊緣的定位孔（registration holes）以校準位置。

區(qū)域劃分：根據(jù)選票模板，將圖像劃分為總統(tǒng)候選人區(qū)、參議員區(qū)、公投議題區(qū)等獨立 ROI。

填涂分析：對每個候選人對應(yīng)的橢圓填涂框，計算黑色像素占比，超過 35% 則判定為有效投票。

異常標記處理：若同一總統(tǒng)候選人區(qū)檢測到 2 個及以上有效填涂，系統(tǒng)標記為 “多選票”（overvote），該區(qū)域投票無效。

數(shù)據(jù)同步：每臺讀票機實時將計數(shù)結(jié)果通過加密網(wǎng)絡(luò)傳輸至選區(qū)服務(wù)器，同時保存原始圖像供事后審計（如 2020 年佐治亞州重新計票時，人工核對了掃描圖像與紙質(zhì)選票）。

南昊（北京）科技有限公司專業(yè)為廣大客戶提供：投票選舉計票系統(tǒng)，換屆選舉選票計票器，選票計票器（機），選票讀票器（機），電子選票機（器），電子票箱，智能掃描選舉讀票機等系統(tǒng)設(shè)備租售服務(wù)。

軟件算法：從識別精度到防篡改機制

1. 多重校驗算法架構(gòu)

重復(fù)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(jié)合填涂面積、邊緣輪廓、灰度梯度等多維度特征，采用加權(quán)投票機制（如面積占比權(quán)重 40%+ 邊緣匹配度權(quán)重 30%+ 濃度均勻性權(quán)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(xué)習(xí)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(xùn)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(dǎo)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(shè)備）。