為提升鐵路安全監管工作的效益，機電工程署鐵路科推出以下與鐵路有關的創新科技項目：
於 2020 年 7 月起鐵路科與港鐵公司一同研究在車站引入「光學雷達物體偵測系統（ LIDAR ）」先導計劃，針對涉及乘客不當使用港鐵扶手梯的情況。當系統偵測到有乘客攜帶大型行李、單車或嬰兒車擬乘搭扶手梯時，會發出相關的多媒體信息提醒乘客應使用升降機。系統已於 2021 年 3 月在港鐵彩虹車站完成安裝。當該系統投入使用，將進一步提高乘客使用鐵路設施的安全。
另一方面，為加強阻止乘客攜帶違禁品（包括氣球、過長物件及石油氣罐等）進入港鐵車站範圍，相關的 LIDAR 系統亦於 2021 年 10 月安裝在港鐵佐敦車站的入口進行測試，當系統偵測到有乘客攜帶相關物品進入車站時，系統將會發出相關的多媒體信息及通報站內職員提供協助。
為及早識別鐵路系統事故趨勢和的潛在風險，以加強鐵路安全，鐵路科應用人工智能（ AI ）技術分析過往事故數據。
於 2021 年 11 月，鐵路科巳試用 AI 數據分析系統，建構中央鐵路事故數據庫，可以通過自然語言處理（ NLP ）去了解鐵路事故的語義以提供事故資料查詢，並識別事故趨勢和事故的相關性以協助鐵路科更有效地分析事故成因。該系統將進一步優化，以分析各類型的鐵路數據，如維修記錄、資產信息和實時物聯網傳感器數據等，從而通過人工智能預測鐵路系統的潛在風險和可能發生的故障。
智能鐵路軌道入侵檢測系統使用人工智能和視頻分析技術，實時檢測入侵鐵路軌道區域的入侵物體。即時發出短訊至港鐵青衣營運控制中心的交通管制員，以便迅速採取跟進行動。系統還會提供入侵物體的快照圖像和現場的實時視頻。
該系統於 2021 年 12 月在大圍站（東鐵線）和車公廟站（屯馬線）投入使用，以監測因大圍柏傲莊三期拆除工程而不經意地跌落鐵路軌道區的物件。此外，該系統已於 2021 年 12 月在沙田（近沙田鄉事會路天橋）及紅磡（近漆咸道北天橋）完成安裝，以監察任何車輛意外掉入到鐵路軌道區域。該系統可以避免因車輛跌落鐵路軌道區域，而導致與列車碰撞的事故。
鐵路科為積極促進鐵路安全的監察，現正發展人工智能系統定期分析港鐵公司延後維修保養工作申請的數據。該系統將應用先進的人工智能技術來識別和學習延後維修保養工作申請數據內關鍵特性之間的模式、趨勢和相關性，以便及早發現潛在的維修保養計劃漏洞和風險。鐵路科會使用相關資訊，以風險為本制定更具智能和前瞻性的評估和檢查規劃。
電車車速警報系統的設計可實時監控不同速度限制的道路上的電車速度，並向電車司機發出實時警報，一項電車車載實時車速警報系統的技術研究已於 2021 年 9 月展開，用以輔助電車速度控制。該系統將利用全球導航衞星系統，使電車能與數據庫的電車道速限進行比對，當車速超過預設速限時，系統會發出警報提醒司機減速，從而提升電車的行車安全。
為防止電車在白天、夜間和惡劣天氣下，電車因車輪撞到細微／外來物而導致出軌事故，一項電車車載實時識別物體和警報系統的技術研究已於 2021 年 9 月展開。該系統將利用光學雷達技術，偵測電車前方的路軌坑內，是否有外物對電車行駛造成潛在危險。當系統偵測到高風險物體時，系統會發出警報提醒司機採取行動，從而提升電車的行車安全。
「司機隨身寶」採用了人工智能（ AI ）和視頻分析技術為機場旅客捷運列車司機在手動駕駛時提供警示。它是一種便攜式裝置，易於安裝在列車上。用於實時檢測司機的不當駕駛行為（疲勞、打哈欠或注意力不集中），並在危險情況（超速、衝燈或檢測到軌道上有異物）下即時向司機和控制室值班員發出告警。此外，錄製的視頻已加密並保存在裝置內。可以使用並行播放模式（軌道狀況、司機影像和設備記錄），用於事故調查。
「司機隨身寶」可以提防司機由於不小心駕駛而導致的事故；該裝置就潛在的安全風險向司機發出預警和有效地改善列車安全，預計可以減少事故發生和縮短對服務的影響。該裝置已於 2021 年 7 月正式試行。
使用區塊鏈技術的新檔案記錄管理系統（ BRMS ）已於 2021 年 10 月推出，用於儲存港鐵公司向安全及保安統籌委員會（ SSCC ）和路軌安全及保安委員會（ TSSC ）提交的審批文件。區塊鏈的分散式資料庫及分佈式賬本記錄結構，為新檔案記錄管理系統（ BRMS ）提供了優越的特點，以確保數字化記錄的真實性、完整性、可靠性和可用性，以及不可更改的審計追踪記錄。 BRMS 可以安全儲存港鐵公司提交的審批文件，並防止未經授權人士登入、更改和刪除檔案記錄。