يُسهّل تنفيذ أنظمة تتبع متعددة الأهداف متعددة الكاميرات في البيئات الداخلية، مثل المتاجر والمستودعات، وضع المنتجات بشكل استراتيجي وتحسين سير العمليات التشغيلية. يقدّم هذا البحث إطار عمل تتبع متعدد الأهداف متعدد الكاميرات في الوقت الفعلي يُسمّى OCMCTrack، الذي يتتبع المواقع ثلاثية الأبعاد للأشخاص في العالم الحقيقي. ويُقدّم الإطار المقترح سلسلة مطابقة مبتكرة لإعادة تقييم تخصيص المسارات بشكل ديناميكي، مما يقلل من الارتباطات الخاطئة الإيجابية التي تُنتجها عادةً أنظمة التتبع في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يقدّم هذا العمل ثلاث طرق فعّالة لتحسين تحويل موضع الشخص من الإحداثيات في الصورة إلى الإحداثيات في العالم الحقيقي، مما يعالج الأخطاء الشائعة في نقاط الإسناد المكانية. وقد أظهرت الطريقة المقترحة أداءً تنافسيًا في المسار الأول من مسابقة AI City Challenge 2024، مما يُثبت فعالية الإطار المُقترح.