随着城市化进程的推进,私人车辆日益普及,公路交通事业飞速发展,智能交通系统的研究受到非常大的重视。车型自动分类在智能交通系统中占有核心的地位,可以广泛应用于交通规划、路网设计和交通管理等相关工作中,具有广阔的应用场景。AMR地磁感应车辆检测器具有小体积、低成本、高灵敏度、安装维修方便等优点,是本文的研究对象。本文详细的研究了AMR地磁感应车辆检测器的原理,在前人依靠双节点进行车型分类的基础上进行了改进,在单个采集节点上使用了三轴的AMR传感器,传感器的方向正交并分别对应车高、车宽和车长三个方向,这种设计方式丰富了地磁采集信息,综合考虑了车辆构造和形状对磁场的扰动,减弱了车速对车型分类的影响,使得单节点实现车型分类成为可能。深入分析了AMR传感器采集到磁场强度信号的特点,在此基础上使用动态基准值的方法将车辆地磁扰动信号分离开来,提取了地磁信息的特征并使用Filter-Filter-Wrapper混合模型方法进行特征优化。对各种多分类SVM算法进行了比较和研究,选择有向无环图支持向量机作为本文的车型分类算法,并对传统DAG-SVM算法进行了改进,理论上证明了改进算法能够降低分类误差。为了验证本文所提出的车型分类算法的有效性,在增加视频采集的基础上搭建了一个车型分类验证系统,并在北京交通大学校内和校外道路上进行了实地实验。实验表明,本文设计的单节点地磁车型分类检测器的车型分类效果较好,具有较高的识别率,达到了预期目标。