一文搞定专属码的设计与开发

点击蓝字，关注我们

△百度专属二维码

二维码，起源于汽车制造业，是一种方形的矩阵型条形码。它以黑白像素点的不同排列方式来存储信息。与传统的一维条码相比，二维码可以存储更多的信息，并且占用的空间更小。

由于其高效、经济和易于扫描的特点，二维码被广泛用于各种领域，从产品标签到广告，再到电子票务和移动支付，其应用的范围日益扩大。目前已经在各个领域得到广泛的应用。

译码是将二维码用于信息分发、活动倒流中十分重要的环节，译码的成功与否，直接影响了活动本身的分发结果。首先需要理解其背后的设计逻辑和原则。正如前文所言，传统的QR码已经在全球范围内得到了广泛的应用，但随着技术和业务的发展，在各方面都提出了新的要求和挑战，美观性、安全行、高效性均有新的要求。百度专属二维码正是为了解决这些新需求而设计的。

译码流程主要可以细分为以下几个关键步骤：首先进行关键定位点的识别，然后是元信息的提取和解析，接着是进行协议的解析，紧接着是数据信息的解读，最后完成bit信息的解码。因为保密的原因，这里仅针对技术方向进行解析。

元信息存储在二维码的特定预定位置。通过定位点的确定，构建码的坐标系。进而获取到专属码的元信息。当图像出现畸变或损坏的情况下，就需要容错机制来辅助修复或跳过某些部分， 专属码在这个过程中主要采用了冗余以及纠错码的引入。

对bit信息进行解码。这一步涉及到数据的二进制形式。基本的逻辑运算是主要工具，但为了提高解码的准确性，特别是在有噪声或误差的情况下，会加入一些纠错技术，例如Hamming码、Reed-Solomon码等等；经过相应的纠错算法还原之后，就可以通过协议中预设的字符集将bit信息转换成最终的字符串了。

除了上述的主要译码流程，为了提高译码效率和准确性，我们采用了一些优化策略。

经过深入分析专属码的译码耗时主要分布在逐圈信息读取以及对定位点的筛选重试过程中。

1、并行读取

在专属码的解析过程中，因为存在多圈信息解析，逐圈读取信息是一个相对耗时的过程，此处可以利用并行计算来加速读取过程。让多圈的读取过程分布在多个核心运行，提升译码效率。

2、快速校验

为了快速确定二维码的有效性，可以在定位点确定之后，建立坐标系之后，立即进行校验，从而避免不必要的完整解码过程。极大提升了干扰严重情况下的译码效率。

根据图像的质量和外部环境（如光线、摄像头质量等），动态选择或调整最合适的图像处理算法和参数。对于在低光环境下拍摄的二维码，选择更为敏感的边缘检测算法。对于过曝光的二维码，处理过程中会进行相应的抑制， 尽可能提升解析的分辨能力。

通过合理选择和组合不同的纠错技术（如Hamming码、Reed-Solomon码），可以在确保解码准确性的同时，尽量减少额外的计算量。百度专属码在生成过程中会进行判定，选择最佳的纠错方式。使得纠错能力最大化。

随着机器学习和深度学习技术的发展，这些技术可以被用来优化和提高译码过程的准确性和效率。例如，训练一个深度神经网络来识别和纠正扭曲或部分损坏的二维码。百度码中的译码过程中应用了深度学习技术去辅助确定专有码的位置。

本文介绍了在译码视角中解析了百度码的译码技术，包括关键的译码流程，以及关键的优化手段。百度码目前已经在高考等活动中进行应用。

在未来的发展中，百度码的译码技术将继续升级和完善，以满足更多场景的需求。百度码的译码技术将在现有的基础上不断演进和完善，以提供更为优质、便捷、安全的译码体验，从而为人们的生活和工作带来更多便利。