本发明涉及一种基于目标跟踪和异常检测的实时跨镜追踪方法。该方法首先使用YOLOv3目标检测算法对视频图像帧进行检测判定，对被搜索视频图像帧的第一帧进行处理以生成初始边界框。然后使用Re3目标追踪算法来识别图像序列(对应于同一目标人员的连续边界框)，接着使用DOC异常检测算法(Learning Deep Features for One‑Class Classification)来选择每组图像序列的最佳图像代表，最后使用SiamIDL方法对此代表图像进行经典Re‑ID检测。本方法可以同时减小图库的大小并提高其图像质量，显著提高了实时Re‑ID的检测效率。