L'épidémie de COVID-19 a contraint tout le monde à rester à l'intérieur, entraînant une diminution significative de l'activité physique. Notre travail repose sur l'idée de formuler un mécanisme fondamental pour détecter en temps réel les niveaux d'activité, en utilisant une seule image monoculaire d'une personne cible. Cette approche peut être généralisée à de nombreuses applications, qu'il s'agisse d'un entretien, de cours en ligne, de surveillance de sécurité, etc. Nous proposons une méthode en plusieurs étapes basée sur la vision par ordinateur, dans laquelle la posture d'une personne est d'abord détectée, encodée avec une nouvelle approche, puis évaluée par un algorithme d'apprentissage automatique classique pour déterminer le niveau d'activité. Un système d'alerte est intégré à cette méthode afin de fournir une solution pour combattre l'apathie en envoyant des notifications aux individus concernés.