实时道路交通状态估计是ATMS和ATIS的重要内容。布设于城市道路网络中的各类检测器提供了丰富实时的动态信息。针对目前我国各检测器间相互独立形成信息孤岛、数据参数多样、结构迥异、采样周期和精度不一等现状，采用贝叶斯估计、模糊逻辑等数据融合方法建立多源异构交通信息三层次融合体系，得到精度更高、可靠性更强的交通信息。实例证明，数据融合适用于城市道路交通状态估计。