في أنظمة المراقبة البصرية، من الضروري التعرف على سلوك الأشخاص عند التعامل مع الأشياء مثل الهاتف أو الكوب أو الكيس البلاستيكي. في هذا البحث، لمعالجة هذه المشكلة، نقترح إطارًا جديدًا لالتقاط الأنشطة البشرية المتعلقة بالأشياء باستخدام شبكات الت".تصحيح并完成翻译：في أنظمة المراقبة البصرية، من الضروري التعرف على سلوك الأشخاص عند التعامل مع الأشياء مثل الهاتف أو الكوب أو الكيس البلاستيكي. في هذا البحث، لمعالجة هذه المشكلة، نقترح إطارًا جديدًا لالتقاط الأنشطة البشرية المتعلقة بالأشياء باستخدام شبكات التجميع الرسومية (Graph Convolutional Networks) عبر وضعيات الإنسان والأشياء. في هذا الإطار، نقوم ببناء رسوم عظمية للوضعيات البشرية الموثوقة من خلال اختيار عينات الإطارات المعلوماتية في الفيديو، والتي تشمل مفاصل الإنسان ذات النقاط الثقة العالية التي تم الحصول عليها في تقدير الوضعية. تُمثل الرسوم العظمية الناتجة عن الإطارات المختارة وضعيات الإنسان المرتبطة بموقع الشيء في المجالين المكاني والزماني، وتُستخدم هذه الرسوم كمدخلات لشبكات التجميع الرسومية. من خلال التجارب على مقاييس مفتوحة ومعطياتنا الخاصة، نؤكد صلاحية إطرنا حيث أثبتت طرقتنا تفوقها على أفضل الطرق الحالية في مجال التعرف على الأنشطة المستندة إلى الهيكل العظمي (Skeleton-based Action Recognition).