يعد التجميع متعدد الآراء (Multi-view aggregation) واعداً بتجاوز تحديات الإخفاء والكشف المفقود في تتبع وكشف الأهداف المتعددة. وقد حققت الطرق الحديثة في الكشف متعدد الآراء والكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد قفزة أداء كبيرة من خلال إسقاط جميع الآراء على المستوى الأرضي وإجراء الكشف في رؤية العين الطائرية (Bird's Eye View - BEV). في هذا البحث، نستكشف ما إذا كان يمكن أن يجلب تتبع الأجسام في الرؤية العين الطائرية الاختراق التالي لأداء تتبع الأهداف المتعددة بكاميرات متعددة (Multi-Target Multi-Camera - MTMC). تجري معظم الطرق الحالية في تتبع متعدد الآراء مهام الكشف والتتبع لكل رأي واستخدام طرق قائمة على الرسم البياني لإجراء ترابط المشاة عبر كل رأي. يتم حل هذا الترابط المكاني بالفعل من خلال كشف كل مشاة مرة واحدة فقط في الرؤية العين الطائرية، مما يترك المشكلة الوحيدة هي الترابط الزمني. بالنسبة للترابط الزمني، نوضح كيفية تعلم خصائص إعادة التعرف (Re-Identification - re-ID) القوية لكل كشف. تظهر النتائج أن الاندماج المبكر في الرؤية العين الطائرية يحقق دقة عالية لكلاً من الكشف والتتبع. تتفوق طريقة EarlyBird على أفضل الأساليب الحالية وتحسن الحالة الحالية لـ Wildtrack بمقدار +4.6 MOTA و+5.6 IDF1.