本发明公开了一种基于轨迹度量学习的在线多目标跟踪方法，用于解决现有在线多目标跟踪方法实用性差的技术问题。技术方案是首先使用现有的目标检测算法生成检测响应；然后，将现有轨迹集合分割为高置信集合和低置信集合，使用静态特征和传统度量方法来处理高置信集合与下一时刻检测响应的数据连接问题，使用相似性度量矩阵增强针对低置信集合的数据连接能力，得到最终结果。本发明以现有轨迹信息为训练样本集，在线学习轨迹与检测响应间的相似性度量矩阵，增强轨迹判别的分辨能力。解决了背景技术方法难以精确进行数据连接、跟踪效果严重受限于检测效果的技术问题，提升了多目标跟踪效果，实用性好。