物联网的普及使得数据感知和共享变得迅速、便捷,充分挖掘和利用这些数据成为当前物联网研究的热点.就高速公路交通状况检测而言,有效使用收集到的数据需要应对两个挑战:一是单一感知数据内在的稀疏性;二是检测需求的多目标性.为了高精度、低成本、全路段、准实时地检测高速公路交通状况,该文依托移动通信网的信令数据,结合车辆检测器数据,提出了一种数据融合方法即Megrez方法.Megrez方法不仅挖掘了感知数据的内在特性以重构缺失数据,而且在对重构数据进行纠偏时融入了交通流的特征.由于该方法以非介入方式判定交通状况,因此,能以极低成本实现高速公路全路段的路况检测,同时,在并行线性代数库支持下实现的Megrez方法能在指定时间片内完成对车速的估计.该文基于大量真实数据从不同角度对Megrez方法进行了评估,实验结果表明Megrez方法估计的车速具有较高的准确性,能准确检测高速公路的交通状况.