3D-panoramatische Mehrpersonen-Lokalisierung und -Verfolgung sind in zahlreichen Anwendungen von großer Bedeutung. Konventionelle Methoden, die LiDAR-Ausrüstung nutzen, können jedoch wirtschaftlich kostspielig und rechnerisch ineffizient sein, da die Verarbeitung von Punktwolken aufwendig ist. In dieser Arbeit präsentieren wir einen effektiven und effizienten Ansatz zu geringen Kosten. Zunächst erzeugen wir panoramische Videos mithilfe von vier normalen Kameras. Anschließend transformieren wir die menschlichen Positionen von einem 2D-panoramatischen Bildkoordinatensystem in ein 3D-panoramatisches Kamerakoordinatensystem unter Verwendung von Kamerageometrie und biometrischen Eigenschaften des Menschen (insbesondere Körpergröße). Schließlich generieren wir 3D-Tracklets durch die Assoziation von menschlichem Erscheinungsbild und 3D-Trajektorie. Wir validieren die Wirksamkeit unseres Ansatzes an drei Datensätzen, darunter ein neu erstellter von uns, hinsichtlich der 3D-Einblick-Mehrpersonen-Lokalisierung, der 3D-Einblick-Mehrpersonen-Verfolgung sowie der 3D-panoramatischen Mehrpersonen-Lokalisierung und -Verfolgung. Unser Code und der Datensatz sind unter \url{https://github.com/fandulu/MPLT} verfügbar.