典型技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案
挑戰(zhàn)場景 技術(shù)應(yīng)對措施
不同墨水的反光差異 - 采用多光譜光源(如紅光 + 紅外光),針對不同墨水(鉛筆、藍(lán)黑墨水、熒光筆)調(diào)整檢測波長。
- 機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練:用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器,區(qū)分不同墨水材質(zhì)的標(biāo)記。
選票折疊或污漬干擾 - 圖像修復(fù)算法:通過插值法填充折疊造成的圖像缺失區(qū)域。
- 污漬識別模型:用深度學(xué)習(xí)區(qū)分 “人為標(biāo)記” 與 “自然污漬”(如咖啡漬形狀通常更不規(guī)則)。
非標(biāo)準(zhǔn)填涂(如超框、輕描) - 彈性閾值設(shè)定:根據(jù)填涂中心位置,允許標(biāo)記超出框線一定范圍(如框線外 5 像素內(nèi)仍算有效)。
- 概率化判定:結(jié)合填涂位置、面積、濃度等多維度特征,給出 “有效概率”(如 80% 概率為有效標(biāo)記),而非非黑即白的判斷。
選票格式變更(如新版選票) - 動態(tài)模板配置:允許管理員導(dǎo)入新選票模板,自動更新 ROI 區(qū)域坐標(biāo)與標(biāo)記規(guī)則,無需修改底層算法。
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(zhǔn)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(biāo)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(biāo)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)。
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。
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(jìn)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(biāo)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(jìn)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(dá)標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記(如超框填涂、輕描標(biāo)記)的識別準(zhǔn)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(dá)州選舉前,對所有讀票機進(jìn)行固件哈希值比對,攔截 3 臺異常設(shè)備)。