本申请涉及一种基于交通视频监控场景下的车辆多目标跟踪方法和装置。所述方法在CenterTrack模型的基础上对训练数据集在训练前和训练过程中进行了小目标样本扩充，通过在训练时实质增加输入网络的远处小目标正样本数量减少对交通监控场景中远处小目标车辆的漏检情况，提高跟踪准确度；增加短时轨迹记忆模块，通过对待关联的轨迹的目标轨迹设置优先级先后与检测目标匹配，同时通过运动预测关联失败的目标轨迹在下一帧的空间位置，大大较低了车辆目标因背景环境干扰或车辆被遮挡时跟踪方法的IDs。