يقدم هذا البحث مشكلة التنبؤ بعدة أهداف (MOF)، حيث الهدف هو توقع الصناديق الحدودية المستقبلية للأهداف المتابعة. على عكس الأعمال السابقة في مجال التنبؤ بمسارات الأهداف التي تركز بشكل أساسي على المشكلة من وجهة نظر الطائر، نصيغ المشكلة من وجهة نظر مستوى الأهداف وندعو إلى توقع صناديق الحدود الكاملة للأهداف، وليس المسارات فحسب. بهدف حل هذه المهمة، نقدم مجموعة بيانات Citywalks، والتي تتكون من أكثر من 200 ألف إطار فيديو بدقة عالية. تتضمن Citywalks لقطات مسجلة في 21 مدينة من 10 دول أوروبية وفي ظروف جوية متنوعة وأكثر من 3.5 ألف مسار مشاة فريد. للتقدير، نكيف طرق التنبؤ بالمسارات الموجودة لـ MOF ونؤكد قابلية التعميم بين المجموعات البيانات على مجموعة بيانات MOT-17 دون ضبط دقيق. أخيرًا، نقدم STED، وهي هندسة معمارية جديدة لمُشفر ومُفكِّك (encoder-decoder) لـ MOF. يجمع STED بين الخصائص البصرية والزمانية لنمذجة حركة الأهداف وحركة الذات (ego-motion)، ويتفوق على النهج الموجودة لـ MOF. رابط الكود ومجموعة البيانات:https://github.com/olly-styles/Multiple-Object-Forecasting