[发明专利]基于量子通信网络的二维码支付方法和装置

摘要

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。

主权项

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。