機械計數(shù)讀票機（Mechanical）

原理：通過機械結構（如齒輪、杠桿）統(tǒng)計選票數(shù)量，常見于早期手動投票機。

特點：

無需電力，成本極低，但效率低、易出錯，已逐漸被淘汰。

選票讀票機是現(xiàn)代選舉數(shù)字化的核心工具，其技術演進始終圍繞 “效率、準確、” 三大目標。盡管存在技術爭議，但通過標準化流程、多重審計機制和技術迭代，讀票機正逐步成為保障選舉公正的重要支撐。在應用中，需結合地區(qū)電子化水平、選民習慣及需求，選擇適配的技術方案，同時強化人工監(jiān)督與法律規(guī)范，確保技術為民主選舉賦能。

特征提取與判斷：識別選民的選擇意圖

根據(jù)選票標記類型（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，與標準填涂形狀（如矩形、圓形）比對，排除不規(guī)則標記（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)學分析：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學運算，將勾選符號（√）或手寫標記（如 “○”）轉(zhuǎn)換為標準形狀，再與預設模板匹配。

方向特征提?。簩τ谛本€標記（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）異常標記檢測

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

4. 結果驗證與輸出：確保計數(shù)準確性

重復校驗：對關鍵標記區(qū)域進行多次掃描（如兩次獨立圖像采集），結果一致才確認有效。

人工復核接口：對算法判定存疑的選票（如填涂面積接近閾值、標記形狀模糊），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：將識別結果轉(zhuǎn)換為結構化數(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。