PP-Tracking是一种基于PaddlePaddle深度学习框架的实时多目标跟踪技术。它的主要特点是能够在视频流中跟踪多个目标，并且能够处理目标之间的遮挡和交叉等复杂情况。下面将详细介绍如何在C++环境下部署PP-Tracking。

首先，我们需要准备环境。确保你已经安装了C++编译器和CMake工具，这两个工具对于编译和构建项目至关重要。

接着，我们需要获取PP-Tracking项目源码以及相关依赖库。你可以从GitHub上克隆或下载源码，并且按照README文件中的指示安装必要的依赖库。

然后，在获取源码并安装好所有必需库之后，我们可以开始构建项目了。首先打开一个命令行窗口，在命令行窗口中导航到你存放源代码文件夹位置，并执行以下命令：

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

这些指令将创建一个新文件夹（build），然后使用cmake来配置项目并生成Makefile文件, 最后使用make来编译代码并生成可执行程序。

接着, 我们需要下载预训练模型. PP-Tracking提供了一些预训练模型，你可以从项目的GitHub页面上找到下载链接。下载完成后，将模型文件放在合适的位置，并记住这个位置。

然后, 我们需要配置运行参数. 这些参数包括输入视频流的路径、输出结果的路径、预训练模型文件的路径等。这些参数可以通过命令行参数或者配置文件来设置。

最后, 我们就可以运行PP-Tracking了. 在命令行窗口中输入以下指令：

./pptracking [options]

其中"[options]"是你设置好了各种运行参数。

在程序开始运行之后，它将开始处理输入视频流，并且跟踪其中出现过目标。处理完成之后，结果将被保存到指定位置。

总结一下，在C++环境下部署PP-Tracking主要包括以下步骤：准备环境、获取源码和依赖库、构建项目、下载预训练模型和配置运行参数等步骤。虽然过程可能有点复杂，但只要按照上述步骤一步一步来操作就能够成功部署并使用PP-Tracking技术。

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