Las inspecciones móviles realizadas por robots de túneles inteligentes son fundamentales para ampliar el alcance de inspección, economizar en gastos de inspección y aumentar la eficiencia operativa de las inspecciones. A pesar de las diferencias con la vigilancia fija, los videos de tráfico capturados por móviles tienen fondos complejos y condiciones de dispositivos que interfieren con la identificación precisa de eventos de tráfico, lo que requiere más investigación. Este documento propone un algoritmo mejorado basado en YOLOv9 y DeepSORT para la detección inteligente de eventos en un dispositivo móvil de computación en el borde utilizando un robot de túnel inteligente. Las mejoras comprenden la integración del Módulo de Cambio Temporal para potenciar el reconocimiento de características temporales y el establecimiento de reglas lógicas para identificar diversos incidentes de tráfico en imágenes de video móvil. Los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo fusionado logra una tasa de precisión del 93.25%, una mejora del 1.75% sobre el valor base. El algoritmo también es aplicable a vehículos de inspección, drones y vehículos autónomos, mejorando efectivamente la detección de eventos de tráfico y la seguridad vial.