El seguimiento de múltiples cámaras y vehículos (MCMVT) es una tarea crítica en los Sistemas de Transporte Inteligente (ITS). A diferencia de los entornos urbanos, los desafíos en MCMVT en túneles de carretera surgen de las escalas cambiantes de los objetivos a medida que los vehículos atraviesan los estrechos túneles, la intensa exposición a la luz dentro de los túneles, la alta similitud en las apariencias de los vehículos y la superposición de los campos de visión de las cámaras, lo que hace que el MCMVT en carreteras sea más desafiante. Este artículo presenta un sistema MCMVT adaptado para carreteras de túneles que incorpora estructuras topológicas de carreteras y la superposición de los campos de visión de las cámaras. El sistema integra una estrategia de seguimiento de múltiples niveles y objetivos en cascada (CMLM), un método de refinamiento de trayectoria (HTCF) basado en estructuras topológicas de carreteras y un módulo de restricción espacio-temporal (HSTC) que considera el flujo de entrada-salida de la carretera en campos de visión superpuestos. La estrategia CMLM explota los movimientos de vehículos por fases dentro de los campos de visión de la cámara, abordando desafíos como los presentados por vehículos en movimiento rápido y variaciones de apariencia en túneles largos. El método HTCF filtra señales de tráfico estáticas en el túnel, compensando las imperfecciones del detector y mitigando los fuertes efectos de iluminación causados por la iluminación del túnel. El módulo HSTC incorpora restricciones espacio-temporales diseñadas para un emparejamiento preciso de trayectorias entre cámaras dentro de campos de visión superpuestos. Experimentos en el conjunto de datos propuesto de Vigilancia de Tráfico en Carreteras (HST) y el conjunto de datos CityFlow validan la efectividad y robustez del sistema, logrando un puntaje IDF1 del 81.20% para el conjunto de datos HST.