你是一名计算机视觉方向的算法专家，帮我知道一下论文的问题。本研究面向排球比赛中同队运动员外观相似、快速交叉和频繁遮挡导致...

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你是一名计算机视觉方向的算法专家，帮我知道一下论文的问题。本研究面向排球比赛中同队运动员外观相似、快速交叉和频繁遮挡导致的身份切换问题，研究身份特征增强与时序关联方法，以提高运动员多目标跟踪的身份一致性和轨迹连续性。目前已训练的模型以 Deep-EIoU 为跟踪框架，采用姿态监督的 OSNet 提取全局特征及头部、躯干、双臂和腿脚局部特征，其中姿态模型在训练阶段提供部位伪标签，身体分支推理时自动预测部位注意力；号码分支通过去模糊、姿态辅助背部筛选、号码检测和 OCR 获取号码区域与识别结果，再编码为号码特征，与身体特征拼接形成 ReID 描述子，用于跨帧身份匹配。现有训练采用先训练身体模型、再冻结身体模型训练号码分支的两阶段方式，后续拟进一步研究可靠性驱动的时序关联，减少遮挡期间的身份记忆污染和重现后的错误匹配。 你建议我应该如何使用时序信息来修改我的模型。我的导师让我第二个创新也是模型结构的创新。