CN109902526A - 基于量子通信网络的二维码支付方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡，获取用户遮挡屏幕的遮挡区域；对卷积神经网络中的卷积参数修正，获取修正后的卷积参数；根据双摄像头在预设时间内获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并支付。该方法提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性，为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。本公开还提供了一种基于量子通信网络的二维码支付装置。

Description

基于量子通信网络的二维码支付方法和装置

技术领域

本公开涉及二维码识读与光电技术领域，具体而言，涉及一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置。

背景技术

现有技术中，随着网络支付的普及，移动支付成为许多市民特别是年轻人所热衷的支付方式，不论是超市柜台付款、菜场买菜，还是车站买票、商场购物，人们只需拿出手机，对着收款方二维码扫一扫即可完成扫码支付，操作过程简单便捷。但由于二维码制作门槛低且易被窃取，因此其存在着信息被篡改或伪造的风险，如不法分子趁商家不注意，在商家的收款二维码上贴上自己事先准备好的二维码，即可在家坐等收钱，造成商家极大的财产损失。于此同时，通过主动扫描纸质或者固定的二维码，则会存在二维码被恶意涂改，勾画，造成二维码图像上的多信息叠加，影响到二维码的识读，以及后续的交易的可实现性。此外，如何基于量子通信网络实现二维码支付是目前亟待解决的问题。

发明内容

为了解决现有技术中的技术问题，本公开实施例提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置，在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域，其中，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线；对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。由此，提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性，同时，为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于量子通信网络的二维码支付方法，包括以下步骤：在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域，其中，所述二维码识读装置包括双摄像头和相对所述双摄像头的预设区域设置的所述屏下光控解码模组，所述双摄像头均设置有第一偏光片，所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片，所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致，所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，所述第一光学噪声为反射光线，所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线，所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线，所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，所述第二光学噪声为直射光线，所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线；对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；根据所述双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取所述遮挡区域中二维码图像；基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述遮挡区域中所述二维码图像的特征信息与量子秘钥，对所述量子秘钥进行认证，并将所述特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。

在其中一个实施例中，还包括：对布设在多个场景的配置适用于条码识读的双摄像头与基于中央处理器的控制系统的所述二维码识读装置进行组网，并对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接，其中，支持与所述输入设备及所述打印装置协同应用的所述二维码识读装置包括至少一个适用于条码识读的摄像头，所述至少一个适用于条码识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化，以便通过所述中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。

在其中一个实施例中，所述对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接包括：通过WIFI将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与云服务器集群进行连接；通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与控制所述二维码识读装置的所述电子终端进行连接。

在其中一个实施例中，还包括：收集二维码图像，将收集的二维码图像分成低质量二维码图像和高质量二维码图像两个训练集，对两个训练集的图像分别进行标记；对标记完成的低质量二维码图像和高质量二维码图像进行训练，构建所述质量评价网络模型。

在其中一个实施例中，还包括：若所述遮挡区域中二维码图像的所述特征信息中的所述特征参数低于预先构建的所述质量评价网络模型中的二维码图像的所述特征信息中的所述特征参数，则通过预先构建的质量增强网络模型进行二维码图像的质量增强操作。

在其中一个实施例中，所述质量增强网络模型为采用TP-GAN技术，学习高质量二维码图像的特点，将标记完成的低质量二维码图像进行完整度和清晰度的补充并转换成高质量二维码图像构建生成的模型。

在其中一个实施例中，所述对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数包括：将获取的包括不同信息叠加的所述二维码图像信息输入至卷积神经网络，得到各所述二维码图像信息对应的特征向量；计算各不同信息叠加的所述二维码图像信息对应的特征中心点；根据所述特征中心点计算各不同信息叠加以及同一信息叠加的所述二维码图像的相似度；根据所述相似度对所述卷积参数进行修正。

第二方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。

第四方面，本公开实施例提供了一种基于量子通信网络的二维码支付装置，所述装置包括：获取模块，用于在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域，其中，所述二维码识读装置包括双摄像头和相对所述双摄像头的预设区域设置的所述屏下光控解码模组，所述双摄像头均设置有第一偏光片，所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片，所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致，所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，所述第一光学噪声为反射光线，所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线，所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线，所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，所述第二光学噪声为直射光线，所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线；修正模块，用于对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；提取模块，用于根据所述双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取所述遮挡区域中二维码图像；识别与支付模块，用于基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述遮挡区域中所述二维码图像的特征信息与量子秘钥，对所述量子秘钥进行认证，并将所述特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。

本发明提供的一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置，在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域，其中，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线；对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。由此，提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性，同时，为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：

图1为本发明一个实施例中的一种基于量子通信网络的二维码支付方法的步骤流程示意图；以及

图2为本发明一个实施例中的一种基于量子通信网络的二维码支付装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的详细介绍。

在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本公开的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明一种基于量子通信网络的二维码支付方法和装置的具体实施方式进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，为一个实施例中的一种基于量子通信网络的二维码支付方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

步骤102，在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域。

需要说明的是，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，双摄像头中的第一摄像头设置在二维码识读装置透明显示屏的下方，用于接收来自透明显示屏上方的经由用户使用电子移动终端反射形成的光信号，其中，光信号用来检测用户使用电子移动终端的特征信息，在第一摄像头内置的传感芯片用于基于穿过第一摄像头的光信号进行成像，其中，传感芯片的感光面与第一摄像头的成像面之间的距离大于或者等于预设值，第一摄像头的成像面位于传感芯片的感光面的上方或者下方，预设值为10μm。此外，需要说明的是，第一摄像头的镜头焦距范围为0.4mm-1.8mm。此外，还需要说明的是，第一摄像头内置的传感芯片通过固晶胶固定在柔性印制电路板的上表面，且传感芯片通过绑定线电连接柔性印制电路板。其中，固定胶具有以下特性中的至少一种：不透可见光，厚度为0.02mm～0.10mm，粘度＞20000mPas，固化收缩率＜3％。此外，还需要说明的是，在传感芯片上通过光学胶固定有光学滤波片，其中，光学滤波片为红外截止光学滤波片和/或蓝光截止光学滤光片。本领域技术人员还可以理解的是，双摄像头中的第一摄像头还可以用来接收来自透明显示屏上方的经由用户手指触摸或按压反射形成的光信号，其中，光信号用来检测用户手指的生物特征信息。

进一步地，双摄像头中的第二摄像头设置在二维码识读装置透明显示屏的下方，用于接收来自透明显示屏上方的经由用户使用电子移动终端显示的二维码反射形成的光信号，其中，光信号用来检测用户使用电子移动终端显示的二维码的图像特征信息，在第二摄像头内置的传感芯片用于基于穿过第二摄像头的光信号进行成像，其中，传感芯片的感光面与第二摄像头的成像面之间的距离大于或者等于预设值，第二摄像头的成像面位于传感芯片的感光面的上方或者下方，预设值为10μm。需要说明的是，第二摄像头的镜头焦距范围为0.2mm-2.0mm。此外，还需要说明的是，第二摄像头内置的传感芯片通过固晶胶固定在柔性印制电路板的上表面，且传感芯片通过绑定线电连接柔性印制电路板。其中，固定胶具有以下特性中的至少一种：不透可见光，厚度为0.02mm～0.10mm，粘度＞20000mPas，固化收缩率＜3％。此外，还需要说明的是，在传感芯片上通过光学胶固定有光学滤波片，其中，光学滤波片为红外截止光学滤波片和/或蓝光截止光学滤光片。

此外，需要说明的是，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线。

此外，需要说明的是，屏下光控解码模组包括准直透镜、第二偏光片、红外IR膜、光学二维码传感器，准直透镜和红外IR膜之间设置有第二偏光片，红外IR膜设置于光学二维码传感器的表面。准直透镜和第二偏光片集成设置，或者叠层设置。第二偏光片和IR膜集成设置，或者叠层设置。此外，还需要说明的是，屏下光控解码模组还可以包括准直透镜、第二偏光片、红外IR膜、光学二维码传感器，红外IR膜和光学二维码传感器之间设置有第二偏光片，红外IR膜设置于准直透镜的表面。红外IR膜和第二偏光片集成设置，或者叠层设置。第二偏光片和光学二维码传感器集成设置，或者叠层设置。其中，二维码识读装置的屏幕包括液晶显示LCD屏幕或者有机发光二极管OLED显示幕。且第一光学噪声和/或第二光学噪声为预设区域发射的光线。

此外，还需要说明的是，在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域之前包括：对布设在多个场景的配置适用于条码识读的双摄像头与基于中央处理器的控制系统的二维码识读装置进行组网，并对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的二维码识读装置、控制二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接，其中，支持与输入设备及打印装置协同应用的二维码识读装置包括至少一个适用于条码识读的摄像头，至少一个适用于条码识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化，以便通过中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。具体的，对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的二维码识读装置、控制二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接包括：通过WIFI将布设在多个场景的至少一个二维码识读装置与云服务器集群进行连接；通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个二维码识读装置与控制二维码识读装置的电子终端进行连接。此外，还可以通过有线连接将布设在多个场景的至少一个二维码识读装置与控制二维码识读装置的电子终端进行连接。由此，提高了组网布局的多样性与多选择性。

需要说明的是，适用于不限于条码识读的双摄像头可以感知到前方有条码或二维码时，清除显示内容，将显示屏变为透明玻璃便于识读。由此，增强了二维码识读装置的智能性与易用性。此外，还可通过基于中央处理器中预设算法处理，在屏幕显示内容的同时识读条码或二维码内容。由此，提高了二维码识读装置使用的多样性与灵活性。

此外，还需要说明的是，二维码识读装置还可以优选配置有双屏幕，该双屏幕为双面异步液晶显示面板，具体包括第一基板和分别设置于第一基板两侧的第一液晶显示单元和第二液晶显示单元，第一液晶显示单元包括靠近第一基板一侧表面的第一电极层和依次设置在第一电极层上的液晶层、第二电极层和第二基板；第二液晶显示单元包括靠近第一基板另一侧表面的第三电极层和依次设置在第三电极层上的双稳态液晶层、第四电极层、第三基板和背光模组。具体的，第一电极层和第三电极层具有相等电势。第一基板上设有至少一个贯穿第一基板的过孔，第一电极层和第三电极层通过过孔形成电连接。第一电极层与第三电极层之间设有柔性驱动电路板，第一电极层和第三电极层分别与柔性驱动电路板形成电连接。第三电极层和第四电极层之间电场为零场时，第二液晶单元在外界光线下实现反射显示；第三电极层和第四电极层之间存在电场时，第二液晶单元呈现透明状态。第三电极层和第四电极层之间存在电场时，第二液晶单元呈现透明状态，背光模组中的光线穿过第二液晶显示单元和第一基板，第一液晶显示单元将光线作为背光源。第一电极层或第二电极层中包括第一TFT阵列层；第三电极层或第四电极层中包括第二TFT阵列层。第二基板远离液晶层的一侧设有第一偏光片，第二基板与第二电极层之间还设有彩膜基板；第三基板与背光模组之间或第一基板与第一电极层之间设有第二偏光片。通过双面异步液晶显示面板的设置，有效地提高了针对移动支付设备进行支付的易用性与高体验性。

本领域技术人员可以理解的是，基于中央处理器的控制系统主要由扫码感应模块、背光模块、补光模块、图像采集模块、解码模块、主控模块组成。具体的，扫码感应模块位于二维码识读装置，即扫码盒子上方，可感知用户的扫码动作，将此感知信息传输至主控模块，即主控芯片进行处理。主控芯片接受到用户扫码信号后，控制透明显示窗口关闭所有显示内容，透明显示窗口变成完成透明的玻璃，可允许二维码图像信息完成穿过透明显示窗口进行成像。感应模块包括但不限于以下几种形式中的一种或多种组合方式：红外距离感应模块；超声波距离感应模块；光线感应模块；电磁场感应模块。此外，还需要说明的是，扫码感应模块也可复用图像采集模块进行操作实现，通过图像采集模块监测移动变化或光线变化，感知扫码动作。进一步地，透明显示窗口，可根据主控模块传输的指令显示相应的提示引导信息，也可根据主控模块传输的指令关闭所有显示，变为透明玻璃窗口，允许二维码图像光线正常通过，在图像采集模块中进行成像。透明显示窗口可选用透明液晶显示屏，例如透明TN-LCD、透明TFT-LCD、透明OLED显示屏、透明PDP显示屏等离子体显示屏等。

更进一步地，需要说明的是，背光模块，采用白色LED灯作为光源，通过导光板、光碗等方式形成均匀的白色光线，作为透明显示屏幕的背光源，同时也作为扫码补光获取清晰的二维码图像信息。补光模块，位于透明显示屏的上方，即与图像采集模块位于透明显示光窗的两侧。在识读纸质条码时，作为辅助光照可获取清晰的条码图像信息。图像采集模块可获取设备前方的图像信息，将采集到的二维码图像信息传输至解码模块。解码模块对获取的二维码图像信息进行图像处理，并根据解码算法进行二维码解码，将解码结果传输至主控模块。主控模块，实现设备各功能模块的运算、控制。此外，基于二维码识读装置的使用为扫码前，设备透明显示窗口上显示扫描引导信息、金额提示信息或其他广告内容。当扫码感应模块感知到扫码支付动作时，关闭窗口显示信息，成为完全透明的扫码识读光窗，图像采集模块通过透明光窗获取前方的二维码信息，解码模块获得二维码图像信息进行解码，完成解码后，透明显示窗口显示结果信息、广告信息等内容。随后设备进入下一个扫码循环逻辑。由此，增加了二维码识读装置应用的多样性与灵活性。

此外，还需要说明的是，二维码识读装置的结构还可以为配置了液晶视窗与导光板视窗的共用窗口的脊柱式二维码识读装置，且包括扫码灯碗。具体的，液晶视窗与导光板视窗的共用窗口具体包括共用窗口主体；主体上设置有固定窗口；固定窗口包括十字交叉设置的第一特征窗口和第二特征窗口；第一特征窗口和第二特征窗口上均设置有至少一个固定装置。固定装置包括卡钩和卡槽；卡钩和卡槽分别设置在第一特征窗口或第二特征窗口的相对两侧，能够通过卡槽将液晶视窗或导光板视窗卡住后，通过卡钩进行固定。此外，固定装置包括成对设置的卡钩，每对卡钩分别设置在第一特征窗口或第二特征窗口的相对两侧。卡钩包括固定连接部和卡接部；固定连接部与共用窗口主体固定连接；卡接部固定设置在固定连接部的一侧。卡接部远离主体的一侧设置有滑入斜面，能够方便导光板视窗或液晶视窗的进入。卡接部靠近共用窗口，即光板视窗或液晶视窗主体的一侧的侧面与固定连接部垂直。固定连接部为弹性材质。不同的卡钩上，卡接部与共用窗口主体之间的距离不同。第一特征窗口和第二特征窗口同轴设置。还包括第三特征窗口；第三特征窗口分别与第一特征窗口和第二特征窗口交叉连通；第三特征窗口上设置有至少一个固定装置。

此外，还需要说明的是，支持与输入设备及打印装置协同应用的二维码识读装置中的输入设备为与台式机协同操作的输入键盘、或PC一体机的输入键盘或具有计算功能与辅助支付操作功能的数字功能键盘。打印装置为打印机，具体包括：设置送纸入口和打印出口的机体，机体内设置有热敏打印模块，送纸入口与热敏打印模块之间设置有至少一个低温冷却腔，在热敏打印模块与打印出口之间通过传输机构依次连接有覆膜模块、冷压模块、裁剪模块。具体的，至少一个低温冷却腔用于利用冷空气降低纸张表面温度；热敏打印模块用于对纸张进行打印，将打印好的纸张传输给覆膜模块；覆膜模块用于接收热敏打印模块传输的纸张，并将纸张覆膜，将覆膜后的纸张传输给冷压模块；冷压模块用于接收覆膜模块传输的纸张，在覆膜表面对纸张进行冷压，并将冷压后的纸张输送给裁剪模块；裁剪模块用于接收冷压模块传输的纸张，按规格裁剪纸张，并将裁剪完成后的纸张传输给打印出口。此外，热敏打印模块与覆膜模块之间还设置有低温冷却腔。此外，机体上还设置有相互连接的显示模块、控制器，热敏打印模块、覆膜模块、冷压模块、裁剪模块均与控制器连接且将工作状态传输给控制器，控制器将工作状态传输给显示模块。

步骤104，对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数。

具体的，对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数包括：将获取的包括不同信息叠加的二维码图像信息输入至卷积神经网络，得到各二维码图像信息对应的特征向量；计算各不同信息叠加的二维码图像信息对应的特征中心点；根据特征中心点计算各不同信息叠加以及同一信息叠加的二维码图像的相似度；根据相似度对卷积参数进行修正。由此，提高了修正的高效性与准确性。

此外，还需要说明的是，根据特征中心点计算各不同信息叠加以及同一信息叠加的二维码图像的相似度包括：计算同一信息叠加的特征向量与对应的特征中心点的欧几里得距离，统计各特征向量对应欧几里得距离的拨动情况，作为各不同信息叠加的二维码图像的相似度；计算各不同信息叠加的特征中心点间的欧几里得距离，作为各不同信息叠加的二维码图像的相似度。其中，统计各特征向量对应欧几里得距离的拨动情况包括：计算各特征向量对应欧几里得距离的方差。

此外，还需要说明的是，根据相似度对卷积参数进行修正包括：根据相似度构建卷积神经网络的损失函数，并根据损失函数对卷积神经网络的卷积参数进行修正。本技术领域人员还可以理解为，优选地，还可根据损失函数基于随机梯度下降方法对卷积神经网络的卷积参数进行修正。

步骤106，根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像。其中，需要说明的是，根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征对二维码图像进行裁剪，最终提取遮挡区域中的二维码图像。由此，提高了二维码图像提取的精准性与快速性。

步骤108，基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。其中，量子秘钥分别存储在量子秘钥卡与量子通信服务站，量子秘钥卡与移动电子终端相匹配，在量子秘钥卡内利用存储的量子秘钥生成二维码应答值，该二维码应答值经由服务器集群发送至量子通信服务站进行认证，认证结果经由服务器集群发送至电子移动终端，并执行相应的识别与支付操作。需要说明的是，服务器集群接收来自移动电子终端带有二维码应答值的应答，从该应答中提取相应信息进行合法性判断，判断合法后再将二维码应答值发送量子通信服务站进行认证。其中，合法性判断包括但不限于以下判断的至少一种：二维码是否由当前服务器集群中的相应服务器生成；用户与所使用的量子秘钥卡之间的身份识别号是否匹配；用户的生物学特征与当前服务器集群中的相应服务器中的预留信息是否匹配；二维码认证时间是否逾期。

进一步地，需要说明的是，服务器集群相应服务器也配置有相应的量子秘钥卡，该量子秘钥卡与量子通信服务站之间存储有相应的量子秘钥，用以在服务器集群相应服务器与量子通信服务站之间加密通信。可以理解的是，服务器集群相应服务器的量子秘钥卡来自第一量子通信服务站，移动电子终端的量子秘钥卡来自第二量子通信服务站，第一量子通信服务站接收来自服务器集群相应服务器发送的二维码应答值后，将该二维码应答值转发至第二量子通信服务站进行认证，并将来自第二量子通信服务站的认证结果转发至服务器集群相应服务器。进一步地，服务器集群相应服务器的量子秘钥卡来自第一量子通信服务站，移动电子终端的量子秘钥卡来自第二量子通信服务站，第一量子通信服务站接收来自服务器集群相应服务器发送的二维码应答值后，向第二量子通信服务站请求可实施认证的量子秘钥，而后由第一量子通信服务站进行认证，并将认证结果转发至服务器集群相应服务器。

在一个实施例中，本公开提出的基于量子通信网络的二维码支付方法还包括：收集二维码图像，将收集的二维码图像分成低质量二维码图像和高质量二维码图像两个训练集，对两个训练集的图像分别进行标记；对标记完成的低质量二维码图像和高质量二维码图像进行训练，构建质量评价网络模型。此外，需要说明的是，在一个实施例中，本公开提出的基于量子通信网络的二维码支付方法还包括：若遮挡区域中二维码图像的特征信息中的特征参数低于预先构建的质量评价网络模型中的二维码图像的特征信息中的特征参数，则通过预先构建的质量增强网络模型进行二维码图像的质量增强操作。其中，质量增强网络模型为采用TP-GAN技术，学习高质量二维码图像的特点，将标记完成的低质量二维码图像进行完整度和清晰度的补充并转换成高质量二维码图像构建生成的模型。

本发明提供的一种基于量子通信网络的二维码支付方法，在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域，其中，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线；对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。该方法提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性，同时，为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。。

基于同一发明构思，还提供了一种基于量子通信网络的二维码支付装置。由于此装置解决问题的原理与前述一种基于量子通信网络的二维码支付方法相似，因此，该装置的实施可以按照前述方法的具体步骤实现，重复之处不再赘述。

如图2所示，为一个实施例中的一种基于量子通信网络的二维码支付装置的结构示意图。该基于量子通信网络的二维码支付装置10包括：获取模块200、修正模块400、提取模块600和识别与支付模块800。

其中，获取模块200用于在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域，其中，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线；修正模块400用于对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；提取模块600用于根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；识别与支付模块800用于基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。

本发明提供的一种基于量子通信网络的二维码支付装置，通过获取模块在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡屏幕的遮挡区域，其中，二维码识读装置包括双摄像头和相对双摄像头的预设区域设置的屏下光控解码模组，双摄像头均设置有第一偏光片，屏下光控解码模组设置有第二偏光片，第一偏光片与第二偏光片的偏光方向一致，第一偏光片和第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，第一光学噪声为反射光线，反射光线为第一光线经过屏幕反射的光线，第一光线为屏幕的发射光线中沿屏幕纵坐标轴正向照射的光线，第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，第二光学噪声为直射光线，直射光线为发射光线中沿屏幕纵坐标轴反向照射的光线；通过修正模块对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；再通过提取模块根据双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取遮挡区域中二维码图像；最终通过识别与支付模块基于卷积神经网络根据修正后的卷积参数提取遮挡区域中二维码图像的特征信息与量子秘钥，对量子秘钥进行认证，并将特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。该装置提高了在复杂背景下多信息叠加的状态下的二维码识读的精准性，同时，为基于量子通信网络的交易支付提供安全性与适用性。。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被图1中处理器执行。

本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述图1的方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为示例性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

为了示例和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，包括以下步骤：

在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域，其中，所述二维码识读装置包括双摄像头和相对所述双摄像头的预设区域设置的所述屏下光控解码模组，所述双摄像头均设置有第一偏光片，所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片，所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致，所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，所述第一光学噪声为反射光线，所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线，所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线，所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，所述第二光学噪声为直射光线，所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线；

对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；

根据所述双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取所述遮挡区域中二维码图像；

基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述遮挡区域中所述二维码图像的特征信息与量子秘钥，对所述量子秘钥进行认证，并将所述特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。

2.根据权利要求1所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，还包括：对布设在多个场景的配置适用于条码识读的双摄像头与基于中央处理器的控制系统的所述二维码识读装置进行组网，并对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接，其中，支持与所述输入设备及所述打印装置协同应用的所述二维码识读装置包括至少一个适用于条码识读的摄像头，所述至少一个适用于条码识读的摄像头用于实时感知360°全角度的光线变化，以便通过所述中央处理器触发液晶屏完成显示内容的变化操作。

3.根据权利要求2所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，所述对布设在多个场景的支持与输入设备及打印装置协同应用的所述二维码识读装置、控制所述二维码识读装置的电子终端以及服务器集群三者进行连接包括：通过WIFI将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与云服务器集群进行连接；

通过蓝牙连接将布设在多个场景的至少一个所述二维码识读装置与控制所述二维码识读装置的所述电子终端进行连接。

4.根据权利要求1所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，还包括：收集二维码图像，将收集的二维码图像分成低质量二维码图像和高质量二维码图像两个训练集，对两个训练集的图像分别进行标记；

对标记完成的低质量二维码图像和高质量二维码图像进行训练，构建所述质量评价网络模型。

5.根据权利要求1所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，还包括：若所述遮挡区域中二维码图像的所述特征信息中的所述特征参数低于预先构建的所述质量评价网络模型中的二维码图像的所述特征信息中的所述特征参数，则通过预先构建的质量增强网络模型进行二维码图像的质量增强操作。

6.根据权利要求5所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，所述质量增强网络模型为采用TP-GAN技术，学习高质量二维码图像的特点，将标记完成的低质量二维码图像进行完整度和清晰度的补充并转换成高质量二维码图像构建生成的模型。

7.根据权利要求1所述的基于量子通信网络的二维码支付方法，其特征在于，所述对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数包括：

将获取的包括不同信息叠加的所述二维码图像信息输入至卷积神经网络，得到各所述二维码图像信息对应的特征向量；

计算各不同信息叠加的所述二维码图像信息对应的特征中心点；

根据所述特征中心点计算各不同信息叠加以及同一信息叠加的所述二维码图像的相似度；

根据所述相似度对所述卷积参数进行修正。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种基于量子通信网络的二维码支付装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于在配置有双摄像头与屏下光控解码模组的二维码识读装置处于待机状态下，若检测到用户对所述二维码识读装置的屏幕的遮挡操作，则获取用户遮挡所述屏幕的遮挡区域，其中，所述二维码识读装置包括双摄像头和相对所述双摄像头的预设区域设置的所述屏下光控解码模组，所述双摄像头均设置有第一偏光片，所述屏下光控解码模组设置有第二偏光片，所述第一偏光片与所述第二偏光片的偏光方向一致，所述第一偏光片和所述第二偏光片用于对第一光学噪声进行滤波，所述第一光学噪声为反射光线，所述反射光线为第一光线经过所述屏幕反射的光线，所述第一光线为所述屏幕的发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴正向照射的光线，所述第二偏光片用于对第二光学噪声进行滤波，所述第二光学噪声为直射光线，所述直射光线为所述发射光线中沿所述屏幕纵坐标轴反向照射的光线；

修正模块，用于对卷积神经网络中的卷积参数进行修正，获取修正后的卷积参数；

提取模块，用于根据所述双摄像头在预设时间内多次获取的图像信息特征提取所述遮挡区域中二维码图像；

识别与支付模块，用于基于所述卷积神经网络根据所述修正后的卷积参数提取所述遮挡区域中所述二维码图像的特征信息与量子秘钥，对所述量子秘钥进行认证，并将所述特征信息中的特征参数输入预先构建的质量评价网络模型，获取识别结果并完成支付。