تُعدّ تقنية تتبع الأشخاص المتعددين عبر كاميرات متعددة تقنية حيوية للرصد وإدارة الحشود وتحليل السلوك الاجتماعي، حيث تمكّن من المراقبة على نطاق واسع والفهم الشامل للسياقات المعقدة التي تشمل أفرادًا متعددين عبر زوايا كاميرات مختلفة. ومع ذلك، نظرًا للإغلاق الشديد داخل المشهد والتغيرات الكبيرة في زوايا الكاميرات، تُفرض متطلبات عالية في مطابقة وربط الهدف نفسه بين الكاميرات المختلفة، خاصة في البيئات الزمنية الحية (online). ولحل هذه التحديات، نقترح نظامًا جديدًا لتتبع الأشخاص المتعددين عبر كاميرات متعددة في الوقت الحقيقي. ويُدمج هذا النظام قيودًا هندسية متسقة ومعلومات ظاهرية عن الأهداف، مما يُحسّن بشكل فعّال دقة التتبع. علاوةً على ذلك، صممنا آلية تصحيح قائمة على التعرف على الهوية (Re-ID) تعتمد على الحالة، والتي تُستخدم بشكل تكيفي لتصحيح الأخطاء في المطابقة بين الأهداف. وقد أظهر النظام تكيّفًا جيدًا في مختلف السياقات. وقد تم تقييم النظام المقترح في المسابقة الأولى (Track1) لتحدي AI City 2024، حيث حقق درجة HOTA قدرها 67.2175%، واحتل المرتبة الثانية على لوحة الترتيب. سيتم إتاحة الكود على الرابط التالي: https://github.com/ZhenyuX1E/PoseTrack