حصل التتبع متعدد الكاميرات للكائنات المتعددة على اهتمام كبير في السنوات الأخيرة بفضل دوره الحيوي في تحليلات المراقبة وحقلها المرتبط. لا تزال هناك تحديات متعددة في المجال، منها مناطق غير متداخلة، وظروف تغطية متغيرة، واحتياجات التعميم عبر المجالات المختلفة في أنظمة التتبع متعددة الكاميرات، والتي لم تُحل بعد. نحن نقترح إطارًا جديدًا للتعقب المباشر يعتمد على معايرة الكاميرات في الوقت الفعلي لتحقيق تعقب متسق للكائنات المتعددة عبر شبكات الكاميرات. يدمج نهجنا بسلاسة تقنيات الربط المكاني والزمني، مما يضمن تعقبًا قويًا حتى في مقاطع الفيديو الطويلة. ومع ذلك، تُظهر مقاييس التقييم القياسية للتعقب مثل CLEAR أو HOTA عجزًا في تفسير أداء التعقب بدقة على مدى تسلسلات فيديو طويلة. وتشكل إضافة أخرى في هذه الدراسة اقتراح مقياس تقييم جديد يُسمى mHOTA، الذي يوفر تقييمًا أفضل لأداء التعقب على فترات زمنية ممتدة. تُظهر التجارب الشاملة التي أجريناها على مجموعة بيانات AIC24 لتعقب الأشخاص متعددة الكاميرات فعالية وقابلية التوسع لطرقنا، بالإضافة إلى قدرة مقياس التقييم المقترح على أداء متميز.