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）。

技术融合

结合 AI 图像识别技术，提升对复杂选票（如手写选票）的识别能力。

区块链与物联网（IoT）结合，实现计票设备的远程监控与数据加密传输。

标准化与合规化

国际电工委员会（IEC）等机构正推动计票机标准制定，如 IEC 80601-2-77 对医疗级投票设备的规范。

更多国家将电子计票纳入法律框架，如欧盟《电子投票系统互操作性指南》。

准确性与规范性突出

低误差率：通过光学图像识别技术（如 OCR 字符识别），可匹配选票标记与预设候选人选项，误差率通常低于 0.01%，大幅减少人工漏数、错数问题。

自动过滤无效票：系统可预先设定规则（如 “多选”“跨页标记”），自动识别无效选票并单独归类，避免人工误判。

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。