店舗や倉庫を含む屋内環境におけるマルチターゲット・マルチカメラ追跡システムの導入は、戦略的な商品配置や業務プロセスの最適化を実現する。本稿では、世界座標系における人の3次元位置を追跡するオンラインマルチターゲット・マルチカメラ追跡フレームワーク「OCMCTrack」を提案する。本フレームワークは、追跡対象の割り当てを動的に再評価する新しいマッチングカスケードを導入することで、オンライン追跡器がしばしば生じる誤検出（偽陽性）の発生を最小限に抑える。さらに、画像上の人物位置を世界座標に変換するプロセスを高精度に改善するための3つの有効な手法を提示している。これにより、位置参照点に関する一般的な不正確さを効果的に解決する。提案手法は2024年AI City ChallengeのTrack 1において競争力のある性能を達成し、本フレームワークの有効性を実証した。