为了更好地实时估计和预测高速公路的交通运行状态,提升出行信息服务水平,基于高速公路网现有的DSRC检测器数据和点检测器数据,构建了一种基于卡尔曼滤波的实时数据融合方法。首先,在DSRC数据分析的基础上,提出了DSRC数据预处理的方法,包括检测器间距的计算,异常数据剔除,数据匹配方法等;其次,结合DSRC数据及点检测器的数据特征,给出路段的划分方法,在此基础上,构建了基于卡尔曼滤波的实时DSRC数据与点检测器数据的融合模型;最后,通过北京某高速公路上实测的DSRC数据与微波数据对提出的数据融合模型进行了验证。研究结果表明,DSRC数据和点检测器数据实时融合后的结果能更准确地表征子路段实时的交通运行状态,提高了DSRC数据空间表达的实时性,改进了点检测器数据的局部有效性的特点。