本发明涉及一种基于大数据信息熵交通流检测设备数据质量判别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域内各条车道的交通流检测设备车道线圈某一历史时间段内各天的5分钟交通流量的数据样本S，利用聚类模型根据车道线圈单日流量总和这一属性将数据样本S中的5分钟交通流量聚类为M个簇；将5分钟交通流量分为J个等级，按天计算每个簇5分钟周期流量先验分布概率P；将待判别数据质量的检测设备x(i)的日流量之和以及得到的相对熵DKL作为输入，通过已经训练好的神经网络分类器计算后，即可判别该检测设备x(i)的数据质量异常与否。