التعرف على أفعال البشر هو تحدي أساسي لأنظمة الذكاء المستقلة حيث تشترك مباشرة في نفس المساحة مع البشر. يجب على هذه الأنظمة أن تكون قادرة على التعرف وتقييم أفعال البشر في الوقت الفعلي. من أجل تدريب الخوارزميات القائمة على البيانات، يُحتاج إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب المصحوبة بالشروح. قدمنا خط أنابيب للكشف عن البشر، تقدير وضعهم، تتبعهم عبر الزمن والتعرف على أفعالهم في الوقت الفعلي باستخدام أجهزة استشعار الكاميرات الأحادية البؤرة القياسية. بالنسبة للتعرف على الأفعال، نقوم بترميز وضع الإنسان في تنسيق بيانات جديد يُسمى صورة وضع الإنسان المرمزة (EHPI) التي يمكن تصنيفها بعد ذلك باستخدام الأساليب القياسية من مجتمع رؤية الحاسوب. بهذه الإجراءات البسيطة، نحقق أداءً تنافسيًا متوافقًا مع أفضل ما وصل إليه العلم في مجال اكتشاف الأفعال بناءً على الوضع ويمكننا ضمان الأداء في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، نقدم حالة استخدام في سياق القيادة الذاتية لبيان كيفية تدريب مثل هذا النظام على التعرف على أفعال البشر باستخدام بيانات المحاكاة.