La detección y seguimiento de objetos en interiores utilizando sensores de radar de ondas milimétricas (mmWave) ha recibido mucha atención recientemente debido a la aparición de aplicaciones de asignación de energía, privacidad, salud y seguridad. Aumentar el campo de visión válido del sistema y la precisión a través de múltiples sensores es fundamental para lograr un sistema de seguimiento eficiente. Este documento utiliza dos sensores de radar mmWave para una detección y seguimiento precisos de objetos: dos etapas de reducción de ruido para reducir el ruido y distinguir grupos de clusters. El método de fusión de datos presentado estima de manera efectiva la transformación del alineamiento de los datos y sincroniza el resultado que nos permite visualizar la información de los objetos adquirida por un radar en otro. Se presenta un algoritmo de clustering basado en densidad eficiente para proporcionar una alta precisión de clustering. El algoritmo de seguimiento del Filtro de Kalman No Lineal con asociación de datos realiza un seguimiento de múltiples objetos simultáneamente en términos de precisión y tiempo. Además, se desarrolla un sistema de seguimiento de objetos en interiores basado en nuestro método propuesto. Finalmente, el método propuesto se valida comparándolo con nuestro sistema anterior y un sistema comercial. Los resultados experimentales demuestran que la ventaja del método propuesto es de significado positivo para manejar el efecto de las oclusiones en un mayor número de datos débiles y para detectar y seguir cada objeto con mayor precisión.