目标跟踪技术的局限性主要包括以下几个方面：

  1. 光线条件限制：目标跟踪通常依赖于传感器、摄像机或雷达等设备来获取目标数据。在光线不足、强光或阴影等恶劣的光线条件下，检测和跟踪目标可能变得困难。

  2. 目标遮挡：当目标被其他物体或人遮挡时，目标跟踪系统可能会受到影响。遮挡可能导致目标的部分或完全不可见，这会导致跟踪算法失效或误导。

  3. 多目标跟踪：对于多个目标同时出现的情况，目标跟踪系统需要能够准确识别和跟踪多个目标，并保持各自目标之间的关联。然而，在目标数量较多、动态变化或目标具有相似特征的情况下，多目标跟踪问题会更加复杂和困难。

  4. 目标特征变化：目标的外观、形状或行为在不同时间和环境中可能会发生变化。例如，目标可能会更换外观、身穿不同的服装或执行不同的动作。这些变化可能导致目标跟踪算法难以准确地识别和跟踪目标。

  5. 实时性要求：在某些应用场景中，目标跟踪需要实时进行，以及时地捕捉和跟踪目标的位置和状态。然而，目标跟踪算法的计算复杂性和传感器数据处理的时间延迟可能会影响实时性，尤其是对于计算资源有限的设备或系统。

  6. 算法鲁棒性：目标跟踪算法需要对各种不确定性和干扰因素具有鲁棒性。例如，光照变化，背景干扰，目标变形等因素都可能影响跟踪的准确性和稳定性。算法需要能够有效地处理这些干扰并保持鲁棒性。

  总之，目标跟踪技术在应用中仍然面临一些局限性，但随着技术的不断发展和改进，这些限制逐渐被克服，目标跟踪的准确性和稳定性将继续提高。