En comparación con las imágenes capturadas desde perspectivas a nivel del suelo, los objetos en las imágenes de UAV son a menudo más difíciles de rastrear debido a factores como el disparo a larga distancia, la oclusión y el desenfoque por movimiento. Los rastreadores de múltiples objetos tradicionales no son adecuados para las tareas de rastreo de múltiples objetos en UAV. Para abordar estos desafíos, proponemos una red de rastreo de múltiples objetos en línea, OMCTrack. Para manejar mejor la oclusión de objetos y la reidentificación, diseñamos un módulo de percepción de oclusión que reidentifica objetos perdidos y gestiona la oclusión sin aumentar la complejidad computacional. Al emplear un método de asociación jerárquica simple pero efectivo, este módulo mejora la precisión y robustez del rastreo en condiciones de oclusión. Además, desarrollamos un módulo de compensación de movimiento adaptativa que aprovecha la información previa para detectar dinámicamente la distorsión de la imagen, lo que permite al sistema manejar los movimientos complejos del UAV. Los resultados de los experimentos en los conjuntos de datos VisDrone2019 y UAVDT demuestran que OMCTrack supera significativamente los métodos existentes de rastreo de video de UAV.