成本效益优于纯人工模式

规模化应用降低成本：在选民基数庞大的选举中（如千万级选民），单台设备的单次使用成本（含耗材）远低于雇佣数千名人工计票员的人力成本。

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。

系统介绍：

投票选举系统（扫描仪版）与电子投票箱计票原理一致，具有更轻便、灵活的特点。适用于小型选举会议、分团选举或其他投票地点不集中的场景。

民主选举，特别是无记名投票，一般要具有机密性、性、可靠性、准确性、实用性和易操作性。

在企事业单位中，民主选举需要处理大量的数据。如果用人工去处理，不但费时费力，而且难以做好真实、公平，这些工作的成果也缺乏说服力。

如果采用高速扫描仪智能识别来读卡，然后配合能对数据作分析处理的投票选举统计软件，组成民主投票选举系统，不仅能大大降低统计得票数和有效票据的工作量，省时省力、快速准确，还能够消除投票人的思想顾虑，和减少其它不必要的人为因素干扰，使选举符合公平、公正、公开的标准。

采用高速扫描仪读选票的方式。现场联机阅读，多种选票混读。使用方便、识别准确，准确率，无误差。阅读、统计速度快。 在软件读卡过程中，可以根据用户的设定设置为多选无效、不选弃票等选项,自动统计总票数多少、有效票多少。可根据用户需求定义涂卡图像的识别如“√”、“O”。