技术可靠性

设备故障风险：如断电、程序漏洞可能导致计票中断或数据丢失（需配备备用电源和数据备份机制）。

兼容性问题：不同型号选票可能因尺寸、印刷差异导致识别错误。

性争议

电子设备可能遭受网络攻击（如 2016 年美国大选中部分州计票系统被指控存在漏洞）。

缺乏物理选票留存时，难以进行结果复核（部分国家要求 “可审计性”，即必须保留纸质选票供查验）。

先进图像识别算法

机器学习训练模型：基于历史选票数据（含规范与不规范标记）训练 AI 算法，识别 “未填满方框”“跨边界填涂”“铅笔颜色不均” 等场景。例如，通过卷积神经网络（CNN）判断填涂区域的像素密度，区分 “有效填涂” 与 “无意划痕”。

动态阈值调整：根据选票印刷对比度自动调节识别阈值。例如，对深色背景选票提高亮度检测阈值，避免因印刷色差导致的误识别（如蓝色印章在浅色纸张上的阴影干扰）。

无效票智能标记：预设规则库（如 “单题选择＞1 个选项”“标记超出指定区域”），系统自动将可疑选票标记为 “待审核” 并生成日志，人工仅需复核标记项，提升效率。

数据加密与校验

区块链存证：将扫描后的选票图像哈希值上链存储，确保数据不可篡改。任何对原始图像的修改都会导致哈希值变更，可通过区块链浏览器实时验证。

双重校验机制：

设备内检：扫描时同步进行 “图像 - 模板” 校验（如检测选票编号是否重复、页码是否正确），发现异常立即暂停并报警。

第三方校验：引入独立软件（如开源计票工具 OpenOCD）对扫描数据进行二次计算，对比设备输出结果，防止单一系统漏洞。

应急备用方案

双机热备部署：每个计票点配置主、备两台设备，主设备故障时 10 分钟内切换至备用设备，已扫描数据通过 USB 实时同步。

离线计票模式：在无网络环境下使用本地存储介质（如加密 U 盘）导出数据，避免联网状态下的黑客攻击风险。