تُنهي الطرق السابقة لتعقب الكائنات متعددة الأبعاد عبر الإنترنت (3DMOT) سلسلة تتبع (tracklet) عندما لا تُرتبط بلكشف جديد لعدة إطارات. ولكن إذا كان الكائن قد اختفى مؤقتًا، مثلما يحدث عند انسداده مؤقتًا بواسطة كائنات أخرى أو ببساطة عند خروجه من مجال الرؤية (FOV)، فإن إنهاء سلسلة التتبع مبكرًا سيؤدي إلى تبديل الهوية. نكشف أن إنهاء سلسلة التتبع مبكرًا هو السبب الرئيسي لحدوث تبديلات هوية في أنظمة 3DMOT الحديثة. ولحل هذه المشكلة، نقترح نظام "Immortal Tracker"، وهو نظام تتبع بسيط يستخدم توقع المسار للحفاظ على سلسلة التتبع للكائنات التي تختفي. نستخدم مرشح كالمان بسيط لتوقع المسار، ونحافظ على سلسلة التتبع من خلال التوقع عندما لا يكون الهدف مرئيًا. وباستخدام هذه الطريقة، نتمكن من تجنب 96٪ من تبديلات هوية المركبات الناتجة عن إنهاء سلسلة التتبع مبكرًا. وبلا أي معاملات مُدرَّبة، يحقق نهجنا نسبة خطأ (mismatch ratio) على مستوى 0.0001، ويُظهر أداءً تنافسيًا من حيث معيار MOTA لفئة المركبات على مجموعة بيانات اختبار Waymo Open Dataset. وتمتاز نسبة الخطأ لدينا بأقل من عشرة أضعاف أي طريقة نُشرت سابقًا. وتُظهر النتائج أيضًا تشابهًا ملحوظًا على مجموعة بيانات nuScenes. نعتقد أن نظام "Immortal Tracker" المُقترح يمكنه تقديم حل بسيط لكنه قوي لدفع حدود أداء 3DMOT. يُمكن الاطلاع على الشفرة المصدرية لدينا عبر الرابط: https://github.com/ImmortalTracker/ImmortalTracker.