本研究提出了一种鲁棒的两阶段关联跟踪器RTAT，通过生成高纯度的轨迹段并利用消息传递图神经网络合并为完整轨迹，提升了跟踪性能。在MOT17和MOT20基准测试中，RTAT排名第一，展现了优秀的跟踪能力和实际应用潜力。