圖像預(yù)處理：優(yōu)化原始掃描數(shù)據(jù)

灰度化處理：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，突出標(biāo)記與背景的亮度差異（如鉛筆填涂區(qū)域灰度值較低）。

二值化轉(zhuǎn)換：通過設(shè)定閾值（如灰度值低于 128 視為標(biāo)記），將圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖，簡化后續(xù)計算（例：填涂框內(nèi)黑色像素占比≥30% 視為有效標(biāo)記）。

噪聲過濾：利用中值濾波、高斯濾波等算法，消除紙張污漬、折疊陰影等干擾（如去除面積小于 10 像素的孤立黑點）。

幾何校正：通過檢測選票邊緣的定位標(biāo)記（如 registration marks），校正因傳送歪斜導(dǎo)致的圖像旋轉(zhuǎn)或縮放，確保標(biāo)記位置與預(yù)設(shè)模板對齊。

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 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)域進行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結(jié)果一致才確認有效。

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。

本產(chǎn)品適用于黨的組織部門、政府人事部門、較大型機關(guān)企事業(yè)單位、大專院校，開展對在職干部的推薦選拔、量化測評、對單位或部門的工作評議用。另外,本產(chǎn)品還可作為省級組織部門年度評議表和考核表的專用干部考評機用。

系統(tǒng)構(gòu)成：

１、配接主機四核2G以上、筆記本或臺式機操作系統(tǒng) Windows xp、windos7、Windows 10等。

２、高速文檔掃描儀１臺

３、機讀選票：可以是紅、藍、綠、黃等底色或普通打印機紙。

4、現(xiàn)場選票激光打印機。

南昊（北京）科技有限公司面向各地、各級黨委、政府、人大、政協(xié)、工會、共青團、婦聯(lián)、各類型協(xié)會；面向村鎮(zhèn)、街道、社區(qū)及有選舉、評選先進、民主測評需要的單位，向他們提供專業(yè)的選舉電子計票系統(tǒng)、選舉電子計票技術(shù)咨詢、選舉電子計票解決方案、選舉現(xiàn)場電子計票服務(wù)等。歡迎新老客戶朋友咨詢。