本文针对多不相交同步摄像机网络，提出了一种新颖的全局异常事件检测算法。 通过学习在摄像机视图之内和之间观察到的分布式局部活动之间的时间依赖性，我们将检测异常的全局事件视为发现上下文不一致的模式。 首先在每个摄像机视图中使用均值平移方法提取轨迹。 当通过对轨迹应用聚类算法来学习本地活动时，我们使用概率图形模型对全局事件模式进行建模，其中不同的节点代表来自不同视图的入口/出口区域，节点之间的有向链接编码其时间依赖性。 提出了一种新颖的两阶段结构学习算法，以学习全局优化的时间依赖性。 修改后的动态时间规整用于学习摄像机网络中不可观察区域中的链接。 然后，使用蒙特卡洛（MC）算法对结构进行细化并生成最终的依存结构。 我们使用合成数据集和从研究所安装的摄像机网络捕获的视频来验证所提出方法的有效性。

项目中出现的异常通常要用一个友好的异常页面来显示，通过对struts2.xml的配置能拦截全局异常，只要出现异常就会转向异常页面。

SpringBoot 优雅参数校验

springboot后端全局异常处理及quartz整合源码，适合springboot初学者学习参考，希望可以帮到你！

MVC基础入门

实现SpringBoot全局异常捕获，实现友好的反馈

1、新建jhjcn-common-base基础工程 2、自定义全局异常类BaseException package com.jhjcn.common.base.exception; /** * @Deacription TODO * @Author jianhua.hong * @Date 2020/2/25 9:56 **/ public class BaseException extends RuntimeException { private String code; private String message; public BaseExceptio

一个可以捕获全局异常的方法，省去在代码中进行异常方法的添加，并且直接输出日志

springboot全局异常处理，入参出参及错误日志打印

android在产品上线以后为了能够实时捕获异常，需要写一个异常捕获的类，这个类在你遇到异常的时候会执行uncaughtException这个方法，然后你就可以对异常进行一些操作。