人工知能（AI）は新しい分野ではありません。 研究者は1950年代からAIを扱ってきました。 今日、AIは潜在的なリスクを特定し、車両を追跡し、信号機を監視して安全性を向上させることにより、すべての輸送モードをより安全かつ効率的にするのに役立っています。何十年もの間、世界中の鉄道は技術革新の欠如に苦しんでいます。ただし最近では、列車の運行計画の自動化、ワークフォースプランニング、資産管理、インテリジェントな信号システム、線路の欠陥検出など、いくつかの鉄道関連のアプリケーションでAIが採用されています。AIは、鉄道会社が最小限の中断で列車を走らせるのに役立つ効率的なネットワークシミュレーターの構築にも使用されており、その結果、燃料と電力を節約できます。

世界中の鉄道網がより効率的かつ組織化されたとしても、乗客は依然として鉄道ターミナルでの情報不足と一日おきの返答の遅れにより混乱と遅れに直面しています。これにより鉄道会社はAIアプリケーションを採用して、情報をリアルタイムで処理し顧客体験を向上させるようになりました。

イグニタリアムでは、民間インフラ、輸送、食品、履物、自動車、太陽光など、AIを使用して様々な産業上の問題を解決してきました。また、エアリアルベースの分析ソリューションを使用して、線路の異常を検出する機能も紹介しました。参照

私たちが開発したソリューションの1つは、プリインストールされたカメラインフラを使用して、貨物列車の貨車をカウントするアプリケーションです。主要な課題は、鋭角な視野（FoV）に対処し、列車が高速で通過している場合でも高いカウント精度を維持することでした。カメラアングルを制御して直交するFoVに変更できれば、陳述した問題は、はるかに簡単になることに留意してください。

アプリケーションがビデオフィードを受信すると、アプリケーションは後者をいくつかの隣接するフレームに変換します。各フレームから、対象領域が分離されます。このケースでは、列車のピクセルです。フレームの透視変換または角度変更が実行され、列車が適切に表示されます。次に変換されたフレームは検出ネットワークを通過して、個々の貨車を正しく識別します。貨車が検出されると、追跡アルゴリズムを使用して、各フレームからワゴンの数を順次カウントします。アプリケーションは貨車を数え続け、列車が通過した時に画面に数を表示します。

このアルゴリズムは、他の関連するアプリケーションに拡張できます。そのいくつかの例を以下に示します。
 フラットベッドのコンテナ（垂直に積み重ねられたものを含む）の数を数える
 客車内の特殊車の位置を検出する
 貨物列車の機関車の数を数える
 客車または貨物列車の踏切時間を計り、遮断機の閉鎖タイミングを微調整する

AIと画像処理アルゴリズムの適切な組み合わせと計算処理能力が向上していることにより、鉄道などの従来の産業の効率改善に大きな可能性があります。

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