為了提高熱紅外線行人追蹤在嚴重遮擋和外觀相似干擾物情況下的性能，可以採取幾種策略。首先，增強模型的上下文感知能力，通過引入空間-時間記憶網絡來捕捉行人運動的時間序列信息，這樣即使在遮擋情況下，模型也能根據過去的運動模式進行預測。其次，使用多任務學習，同時訓練行人識別和行為預測，這樣可以提高模型對行人身份的辨識能力，減少因外觀相似而造成的混淆。此外，強化學習可以用於動態調整追蹤策略，根據環境變化自適應地選擇最佳的追蹤路徑。最後，集成學習方法可以結合多個模型的預測結果，通過投票或加權平均的方式來提高最終的追蹤準確性。