本发明涉及计算机软件领域，具体而言，涉及一种基于轨迹数据的车道级交通状态估计方法、装置及系统，所述方法包括获取交通流的上一时间步长的观测数据和当前时间步长的观测数据，并将所述上一时间步长的观测数据发送至观测模型进行处理，将处理得到的上一时间步长的交通流的速度观测值和上一时间步长的交通流的密度观测值发送至预测模型进行转化处理，然后将转化得到的当前时间步长交通流状态数据的预测结果发送至观测模型进行计算，基于扩展卡尔曼滤波对当前时间步长交通流状态数据的预测结果、当前时间步长的观测数据进行汇总处理，得到当前时间步长分配权重后的交通流状态估计结果，本方法运算快，精确到车道级交通状态估计。