高效的交通是现代化城市发展不可缺少的部分。自上世纪后半叶,全球许多大城市在发展进程中逐渐遇到拥堵严重、效率低下等交通问题以及由此衍生出的一系列环境和社会问题,这在一定程度上制约了城市的发展。在这一背景下,人们提出了智能交通系统(ITS)的概念。交通检测技术作为智能交通系统的基础部分,对整个系统的运行效率起到重要作用。现代检测技术主要以断面检测器、车牌识别和浮动车为主,其中浮动车数据的获取成本相对较低,测量范围大,目前在采集行程时间数据的方法已获得广泛应用;本文首先对现有的交通检测技术,尤其是行程时间采集方法进行了综述,在此基础上重点阐述了现有的行程时间的断面数据和浮动车数据估计方法。针对现有技术的不足,提出了一种基于小样本浮动车数据的信号灯路段行程时间估计方法,该方法能够较好的克服在浮动车小样本数据前提下,信号灯延误造成的数据波动带来的估计误差。最后,通过在实际道路上进行交通调查验证本方法的有效性,分别采用断面检测和浮动车检测方式对多个路段交通状态进行调查并估计路段行程时间,结果显示浮动车估计行程时间与断面估计行程时间相似,且采用本算法后行程估计时间误差较采用直接平均法减小。说明本文提出的方法能够有效的提高行程时间估计精度,在工程实践中具有应用价值。