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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411861072.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法是由田秋红;杨毅杰;宁俊霄;杨子豫;余洋设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法。方法包括：先通过摄像头拍摄采集视频动作数据，对视频动作数据进行标注后得到视频动作识别数据集，然后构建参数高效微调视频动作识别模型，并将得到的视频动作识别数据集输入到参数高效微调视频动作识别模型中进行训练，最后将待测视频动作识别数据输入到训练好的参数高效微调视频动作识别模型中，得到视频动作识别结果。本发明在适当的位置插入时间适配器模块、改进线性快速注意力机制模块和空间适配器模块以及适当位置加入残差连接，并采用在训练的反向传播中对部分模块进行冻结处理，实现了在提高模型的准确率的同时减少了计算成本和计算效率。

本发明授权一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数高效微调的DTSAdapter视频动作识别的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过摄像头拍摄采集视频动作数据，对视频动作数据进行标注后得到视频动作识别数据集； S2、构建参数高效微调视频动作识别模型，将得到的视频动作识别数据集输入到参数高效微调视频动作识别模型中进行训练，得到训练好的参数高效微调视频动作识别模型，所述参数高效微调视频动作识别模型包括依次串联的预处理模块、补丁嵌入模块、十二个图像编码器模块以及特征分类模块，每个所述图像编码器模块包括时间适配器模块、第一标准化层、改进线性快速注意力机制模块、空间适配器模块、第二标准化层和前向传播模块，所述时间适配器模块、第一标准化层、改进线性快速注意力机制模块和空间适配器模块依次串联，时间适配器模块的输入端作为所述图像编码器模块的输入端，时间适配器模块的输出端还与空间适配器模块的输出端第一次残差连接得到时空特征图，时空特征图的输出端与第二标准化层的输入端连接，第二标准化层的输出端与前向传播模块的输入端连接，第一次残差连接的结果的输出端还与前向传播模块的输出端第二次残差连接得到编码特征图，编码特征图的输出端作为图像编码器模块的输出端， 所述时间适配器模块按以下公式进行设置： 其中，o为时间适配器模块的输出；x为时间适配器模块的输入；DownProj*为通道降维全连接层；Wdown为通道降维全连接层的权重，bdown为通道降维全连接层的偏执值；UpProj*为通道升维全连接层；Wup为通道升维全连接层的权重，bup为通道升维全连接层的偏执值；为卷积核尺寸为3×1×1、输出通道为c的时间深度可分离卷积函数， 所述空间适配器模块按以下公式进行设置： 其中，o为空间适配器模块的输出；x为空间适配器模块的输入；DownProj*为通道降维全连接层；Wdown为通道降维全连接层的权重，bdown为通道降维全连接层的偏执值；UpProj*为通道升维全连接层；Wup为通道升维全连接层的权重，bup为通道升维全连接层的偏执值；为卷积核尺寸为1×3×3、输出通道为c的空间深度可分离卷积函数； S3、将待测视频动作识别数据输入到训练好的参数高效微调视频动作识别模型中，得到视频动作识别结果。

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