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在智能交通系统中,为了提高复杂交通环境下车型识别的准确率,提出一种基于多核相关向量机(MKRVM)和多传感器的车型识别方法。该方法提取了线圈和地磁10种车型特征,并通过串联融合方法构造出多特征融合的特征向量。该方法引入了基于MKRVM车型分类算法,并采用微粒子群算法(PSO)对MKRVM模型中混合核函数的相关参数进行了优化,构建了一种PSO优化的MKRVM车型分类器。实验结果表明:该车型识别方法有效地提高车型识别的准确率,平均提升了10%左右。