Con el objetivo de resolver el problema del cambio de identidad de objetos con apariencias similares en escenarios reales, se propone un enfoque de seguimiento de múltiples objetos que combina características contextuales y predicción de trayectorias. Este enfoque integra las características de movimiento y apariencia de los objetos. Las características de movimiento se utilizan principalmente para la predicción de trayectorias, y las características de apariencia se dividen en características contextuales e individuales, que se utilizan principalmente para la coincidencia de trayectorias. Con el fin de distinguir con precisión las identidades de objetos con apariencias similares, se construye un grafo de contexto tomando el objeto especificado como nodo principal y sus objetos vecinos como nodos secundarios. Se aplica un módulo de preprocesamiento para excluir conexiones innecesarias en el modelo de grafo basado en la velocidad de la trayectoria histórica del objeto, y para distinguir las características de objetos con apariencias similares. La coincidencia de características se realiza utilizando el algoritmo húngaro, basado en la matriz de similitud obtenida de las características. Se realiza un postprocesamiento para los cuadros temporalmente no coincidentes para obtener los resultados finales de coincidencia de objetos. Los resultados experimentales muestran que el enfoque propuesto en este documento puede lograr el MOTA más alto.