在商场、仓库等室内环境中，实现多目标多相机跟踪系统有助于优化商品布局策略并提升运营流程效率。本文提出了一种在线多目标多相机跟踪框架——OCMCTrack，该框架能够实时追踪人员在三维世界坐标系中的位置。所提出的框架引入了一种新颖的匹配级联机制，可动态重新评估轨迹分配，从而有效减少在线跟踪器常出现的误关联问题。此外，本文还提出了三种有效方法，用于提升图像中人员位置向世界坐标系的转换精度，解决了位置参考点常见的误差问题。实验结果表明，该方法在2024年人工智能城市挑战赛（AI City Challenge）Track 1中取得了具有竞争力的性能，充分验证了该框架的有效性。