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由于目标检测技术的快速发展,tracking-by-detection成为一种通用的多目标跟踪框架。然而,在整个视频场景下,被跟踪的目标可能会发生外观上的改变或者被其他物体遮挡,多目标跟踪技术仍然面临着许多挑战。提出一种改进的tracking-by-detection框架用于多目标跟踪技术,采用基于深度学习的外观特征和目标的运动特征去分层关联跟踪目标。与其他先进的多目标跟踪系统比较,该方法在多目标跟踪2016公开数据集上取得较好的效果。