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    北京東城區(qū)投票電子票箱租賃,固件簽名閉環(huán)

    2025-07-06 07:03:01 0次瀏覽
    價 格:面議

    選票讀票機(Vote Counting Machine)是用于自動化處理選舉選票、快速統(tǒng)計投票結(jié)果的電子設(shè)備,核心功能包括:

    選票識別:讀取選票上的標(biāo)記(如填涂、手寫符號、條形碼等),判斷選民選擇的候選人或選項。

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計:實時匯總選票數(shù)據(jù),生成各候選人得票率、有效票 / 無效票數(shù)量等統(tǒng)計結(jié)果。

    數(shù)據(jù)存儲與導(dǎo)出:保存原始選票數(shù)據(jù)和統(tǒng)計結(jié)果,支持導(dǎo)出至選舉管理系統(tǒng)或打印紙質(zhì)報告。

    異常檢測:識別重復(fù)投票、空白票、多選票等異常情況,并標(biāo)記或報錯。

    接觸式讀票機(Contact-based)

    原理:通過物理接觸(如金屬觸點)檢測選票上的導(dǎo)電標(biāo)記(如特殊墨水填涂),形成電路導(dǎo)通來識別選擇。

    特點:

    識別速度快,但對選票材質(zhì)和標(biāo)記墨水要求高。

    易受污漬、折疊影響,應(yīng)用場景較窄。

    特征提取與判斷:識別選民的選擇意圖

    根據(jù)選票標(biāo)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(biāo)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(dá) 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(biāo)準(zhǔn)填涂形狀(如矩形、圓形)比對,排除不規(guī)則標(biāo)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(rèn)真填涂” 與 “輕微觸碰”。

    (2)勾選或手寫符號識別

    形態(tài)學(xué)分析:通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學(xué)運算,將勾選符號(√)或手寫標(biāo)記(如 “○”)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)形狀,再與預(yù)設(shè)模板匹配。

    方向特征提取:對于斜線標(biāo)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(biāo)記檢測

    多選判定:同一候選區(qū)域內(nèi)檢測到多個標(biāo)記(如同時填涂兩個候選人框),或單票標(biāo)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(biāo)記面積均低于閾值,判定為未投票。

    4. 結(jié)果驗證與輸出:確保計數(shù)準(zhǔn)確性

    重復(fù)校驗:對關(guān)鍵標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行多次掃描(如兩次獨立圖像采集),結(jié)果一致才確認(rèn)有效。

    人工復(fù)核接口:對算法判定存疑的選票(如填涂面積接近閾值、標(biāo)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(jìn)行人工查驗)。

    數(shù)據(jù)輸出:將識別結(jié)果轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)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(zhì)統(tǒng)計表。

    爭議票處理機制

    可視化復(fù)核界面:讀票機軟件提供選票圖像放大、灰度值可視化工具(如用熱力圖顯示填涂濃度),工作人員可手動標(biāo)記 “有效”“無效” 或 “待確認(rèn)”(如加拿大聯(lián)邦選舉中,人工復(fù)核團(tuán)隊通過專用軟件處理爭議票)。

    多輪仲裁流程:對人工復(fù)核仍存爭議的選票(如填涂面積剛好卡在閾值邊緣),由選區(qū)選舉委員會 3 名成員投票決定,需至少 2 票同意方可判定有效性。

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