تعقب الأهداف المتعددة (MOT) في سلاسل الفيديو لا يزال مهمة صعبة، خاصة في السيناريوهات التي تشهد حركات كاميرا كبيرة. ذلك لأن الأهداف يمكن أن تتحرك بشكل كبير على مستوى الصورة، مما يؤدي إلى نتائج تعقب خاطئة. معالجة هذه التحديات عادة ما تتطلب إشارات مظهر إضافية أو تعويض حركة الكاميرا (CMC). رغم فعالية هذه الاستراتيجيات، فإنها تضيف عبءًا حوسيًا كبيرًا، مما يشكل تحديات لتعقب الأهداف المتعددة في الوقت الحقيقي. استجابةً لذلك، نقدم UCMCTrack، وهو متعقب جديد يستند إلى نموذج الحركة ويتميز بمقاومته للحركات الكاميرية. على عكس CMC التقليدية التي تحتسب معلمات التعويض إطارًا بإطار، يطبق UCMCTrack نفس معلمات التعويض بشكل مستمر طوال سلسلة الفيديو. يستخدم هذا النهج مرشح كالمان على المستوى الأرضي ويدخل المسافة الماهالانوبسية المapeلة (MMD) كبديل للمقياس التقليدي للتقاطع على الاتحاد (IoU). من خلال الاستفادة من التوزيعات الاحتمالية المقترنة على المستوى الأرضي، يتمكن نهجنا من التقاط أنماط الحركة بكفاءة وإدارة الغموض الناجم عن الإسقاطات الهوموجرافية. وبشكل ملحوظ، يحقق UCMCTrack أداءً رائدًا في مجموعة متنوعة من قواعد البيانات الصعبة مثل MOT17 و MOT20 و DanceTrack و KITTI باستخدام مؤشرات الحركة فقط. لمزيد من التفاصيل والكود، يمكن الرجوع إلى https://github.com/corfyi/UCMCTrack