最近人类可携带移动设备的发展推动了移动群智感知系统的巨大进步。现有的大多数移动群智感知系统都依赖于深层云的群智感知服务。随着移动群智感知系统的规模和复杂性的增加,人们逐渐趋向于利用边缘计算模式来增强移动群智感知的性能,一方面可以利用边缘设备的低时延和边缘设备的剩余算力来减少计算处理的等待时间和计算复杂性,另一方面也可利用边缘辅助来提高移动群智感知系统的扩展性和安全性。本文提出了一种集成解决方案,以激发策略用户为边缘辅助移动群智感知中的真值发现做出更多贡献。设计了一种由真值发现阶段和预算可行逆向拍卖阶段组成的激励机制。将设计了一个由边缘云以及深层云组成的一个双层云结构,在真值发现阶段,依次估计边缘云和深层云中每个任务的真值,其中深层云的真值估计需要边缘云的提供估算结果才能进行。随后提出一个隐私保护的真值发现算法,保证用户的感知数据不会被系统中的其他实体知道。在预算约束下的逆向拍卖阶段,设计了一个随机概率算法来选择获胜者,在预算约束的情况下,最大化文章定义的质量函数。在2/5概率下进行单用户最优选择,支付给该用户的报酬等于预算,在3/5概率进行多获胜者选择,最后给予所有获胜者合理的报酬,保证在预算约束范围内保证真实性。通过广泛的仿真,证明了所提出的机制在计算上是有效的,符合个人理性,满足真实性,具有预算可行且具有常数近似比。此外,所提出的机制在估计精度和可扩展性方面显示出优势,并且相较于传统的云计算模型节省了更多的计算时间。