في هذا البحث، نقترح نهجًا لتعقب الأهداف المتعددة عبر الإنترنت (MOT) يدمج مزايا تعقب الهدف الواحد وطرق ربط البيانات في إطار موحد للتعامل مع الكشف الضوضائي والتفاعلات المتكررة بين الأهداف. بصفة خاصة، لتطبيق تعقب الهدف الواحد في MOT، نقدم خسارة تعقب حساسة للتكلفة تستند إلى أحدث متعقب بصري، والتي تشجع النموذج على التركيز على المشتتات السلبية الصعبة أثناء التعلم عبر الإنترنت. بالنسبة لربط البيانات، نقترح شبكات الانتباه الثنائية المطابقة (DMAN) التي تشمل آليتي انتباه فضائي وزمني. يقوم وحدة الانتباه الفضائي بإنشاء خرائط انتباه ثنائية تمكن الشبكة من التركيز على أنماط التطابق للأزواج الصورية المدخلة، بينما تقوم وحدة الانتباه الزمني بتخصيص مستويات مختلفة من الانتباه بشكل تكيفي للأمثلة المختلفة في المسار لتقليل المشاهدات الضوضائية. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات مقاييس MOT أن الخوارزمية المقترحة تؤدي بشكل أفضل من المتعقبات عبر الإنترنت والمتعقبات غير المتزامنة فيما يتعلق بمقاييس الحفاظ على الهوية.