Matos, Paulo Sérgio dos SantosMartins, António Constantino LopesALVES, RAFAEL NUNO DE SOUSA2025-11-242025-11-242025-10-14http://hdl.handle.net/10400.22/31053The advancement of computer vision and artificial intelligence has opened new possibilities for sports analytics, particularly in football. This dissertation explores the development of an AI-powered multi-platform application designed to track and analyze amateur football matches without the need for wearable sensors. By leveraging computer vision techniques such as object detection, multi-object tracking, and real-time analytics, this research aims to provide an accessible and cost-effective solution for performance analysis in amateur football. The work presents a systematic review of existing methodologies, identifying key challenges such as occlusion, motion blur, and real-time computational constraints. A methodological framework based on the Design Science Research (DSR) approach guides the investigation, ensuring iterative development, validation, and refinement of the proposed system. The findings of this study lay the groundwork for the future implementation of a fully functional AI-based tracking system. Over the next six months, the research will transition into a practical phase, involving model training, system deployment, and real-world testing. By addressing the identified challenges and leveraging recent advancements in AI and computer vision, this project aims to bridge the gap between professional and amateur sports analytics.O avanço da visão por computador e da inteligência artificial abriu novas possibilidades para a análise desportiva, especialmente no futebol. Esta dissertação explora o desenvolvimento de uma aplicação multiplataforma baseada em IA para rastrear e analisar jogos de futebol amador sem a necessidade de sensores. Através de técnicas avançadas de visão por computador, como detecção de objetos, rastreamento múltiplo de objetos e análise em tempo real, este estudo propõe uma solução acessível e eficaz para a análise de desempenho no futebol amador. A revisão sistemática conduzida identifica os principais desafios existentes, como a obstrução de objetos, o desfoque devido ao movimento e as limitações de computação em tempo real. A investigação é estruturada com base na metodologia de Design Science Research (DSR), permitindo o desenvolvimento iterativo, a validação e a melhoria contínua do sistema proposto. Os resultados deste estudo servirão como ponto de partida para a implementação futura de um sistema completo de recolha de estatisticas baseado em IA. Nos próximos seis meses, o projeto avançará para a fase prática, envolvendo o treino do modelo, a implementação do sistema e testes em cenários reais. Ao enfrentar os desafios identificados e aproveitar os avanços recentes da inteligência artificial e da visão por computador, este projeto visa reduzir a distância entre a análise desportiva profissional e amadora.engComputer VisionObject TrackingFootball AnalysisMulti-Object Track ingSports AnalyticsAI in Sportsmaster thesis204034299