Dieses Papier untersucht einen pragmatischen Ansatz zur Verfolgung mehrerer Objekte, bei dem der Hauptfokus auf einer effizienten Zuordnung von Objekten für Online- und Echtzeitanwendungen liegt. Dabei wird die Detektionsqualität als entscheidender Faktor identifiziert, der die Tracking-Leistung beeinflusst, wobei eine Änderung des Detektors die Verfolgung um bis zu 18,9 % verbessern kann. Trotz der Verwendung nur einfacher Kombinationen bekannter Techniken wie des Kalman-Filters und des ungarischen Algorithmus für die Tracking-Komponenten erreicht dieser Ansatz eine Genauigkeit, die mit den besten Online-Verfolgungsverfahren vergleichbar ist. Aufgrund der Einfachheit unserer Tracking-Methode aktualisiert sich der Tracker mit einer Frequenz von 260 Hz, was mehr als 20-mal schneller ist als andere state-of-the-art-Tracker (anderen Top-Verfolgungsverfahren).