工作流识别技术可对生产车间内的监控视频进行计算与处理，实现对生产制造流程的快速精确的识别与检测，从而可帮助企业来规范制造工序、优化过程调度。与现有的工作流技术不同，工作流识别技术在很大程度上依赖于现有的计算机视觉技术，首先通过计算机视觉技术挖掘出视频中的潜在任务序列，随后通过建模或比对的方式重构出相应的工作流。然而，由于实际生产环境较为复杂（频繁的光线变化、物体之间彼此遮挡等问题），传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法无法达到有效的识别率，很难适用于复杂的生产制造环境。为了实现有效的工作流识别，本文将讨论通过机器学习、生物算法等思想，提出了两种新颖的算法框架
