يقدم هذا البحث طريقة جديدة لتتبع الأهداف المتعددة في ثلاثية الأبعاد تُسمى MCTrack، والتي تحقق أداءً متفوقًا (SOTA) على مجموعات البيانات KITTI وnuScenes وWaymo. من خلال معالجة الفجوة الموجودة في نماذج التتبع الحالية، التي غالبًا ما تؤدي بشكل جيد على مجموعات بيانات معينة ولكنها تفتقر إلى القدرة على التعميم، يوفر MCTrack حلًا موحدًا. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتوحيد تنسيق نتائج الإدراك عبر مختلف مجموعات البيانات، والذي أطلقنا عليه اسم BaseVersion، مما يسهل على الباحثين في مجال تتبع الأهداف المتعددة (MOT) التركيز على تطوير الخوارزميات الأساسية دون عبء غير ضروري للتحضير المسبق للبيانات. وأخيرًا، بالنظر إلى حدود مقاييس التقييم الحالية، نقترح مجموعة جديدة من المقاييس التي تقيم المعلومات الحركية المخرجة، مثل السرعة والتسارع، وهي حيوية للمهام اللاحقة. يمكن الوصول إلى شفرة المصدر للمетод المقترح من خلال هذا الرابط: https://github.com/megvii-research/MCTrack.