要進一步提高自願錄影系統在擁擠環境下的識別準確率，可以考慮以下幾個策略：
改進多物體追蹤算法：在擁擠環境中，物體之間的遮擋和交互會導致追蹤精度下降。採用更先進的多物體追蹤（MOT）技術，如基於深度學習的追蹤算法，可以提高對個體的識別能力，特別是在快速移動或密集人群中。
增強UWB定位技術：針對非視距（NLoS）情況，進一步優化UWB定位技術的參數調整和噪聲檢測算法。透過更精確的信號質量評估，動態調整觀察噪聲協方差矩陣，能夠在擁擠環境中減少定位誤差。
融合多種感測技術：結合其他感測技術，如深度攝像頭或激光雷達（LiDAR），可以提供更全面的環境信息，幫助系統在擁擠情況下更準確地識別和追蹤個體。
使用高解析度攝像頭：提高攝像頭的解析度和幀率，能夠捕捉到更多的細節，從而提高識別的準確性。這對於快速移動的個體尤其重要。
優化標籤的設計：改進UWB標籤的設計，使其在擁擠環境中更易於被識別和追蹤，例如使用更強的信號發射或更高的頻率範圍。