تُستخدم التتبع متعدد الكاميرات للكائنات متعددة (MC-MOT) لمعلومات من عدة زوايا لتحسين التعامل مع المشكلات الناتجة عن الازدحام والتغطية الجزئية. في الآونة الأخيرة، أصبح استخدام النماذج القائمة على الرسوم البيانية لحل مشكلات التتبع أمرًا شائعًا جدًا. ومع ذلك، فإن العديد من الطرق القائمة على الرسوم البيانية الحالية لا تستخدم بشكل فعّال المعلومات المتعلقة بالاتساق المكاني والزمني. بل تعتمد في المقابل على مُرَاقِبَات كاميرا واحدة كمدخلات، وهي عرضة لانفصال المسارات (fragmentation) وأخطاء تبديل الهوية (ID switch errors). في هذه الورقة، نقترح نموذجًا رسوميًا قابلاً لإعادة التكوين بشكل جديد، يُجري أولاً ربط جميع الكائنات المكتشفة عبر الكاميرات من حيث الموقع المكاني، ثم يُعيد تكوينه إلى رسم بياني زمني لتنفيذ الترابط الزمني. يُمكّن هذا النهج ثنائي المراحل من استخلاص ميزات قوية واعية بالاتساق المكاني والزمني، ويُعالج مشكلة المسارات المجزأة. علاوةً على ذلك، صُمّم النموذج لدعم التتبع في الوقت الفعلي، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات الواقعية. أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج الرسومي المقترح قادر على استخلاص ميزات أكثر تمييزًا لتحسين التتبع، كما حقق أداءً متقدمًا على مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art) في عدة مجموعات بيانات عامة.