近年来,城市化进程加快,城市机动车保有量迅猛增长,交通拥堵问题不断加剧,尤其是在一些发达城市,车辆密度集中、车流量大,交通拥堵显得尤为严重。大量实践已表明智能交通系统(ITS)可以有效地缓解交通拥堵、提高路网通行能力。交通信息感知作为ITS的一个关键环节,可以为ITS提供重要交通信息流,为ITS决策提供重要依据。磁阻传感器因体积小、成本低、灵敏度高等优点而被广泛应用于交通信息感知系统,本文以地磁车辆检测系统为研究对象,对其交通信息感知算法进行研究。在以三轴各向异性磁阻传感器为核心的车辆检测系统基础上,研究了磁阻传感器采集的车辆对地磁扰动特征信号,特别是较为拥堵道路上的车辆信号;提出基于能量信号方差的双门限车辆检测算法,通过此算法检测车辆进出传感器检测区域的时刻来分割有效车辆信号以获取车道占有率、车流量和车速等交通信息。针对单一传感器节点在车型识别过程中误差较大的问题,提出基于双传感器信息融合的车辆检测算法。采用最大似然估计法对网络内两个相关传感器节点检测的车辆信息进行数据融合,以融合后的车辆特征信号作为车型分类算法的输入参数。采用分层决策树算法将被检测车辆分为小型汽车、中型货车、中型客车和大型客车四类。最后,搭建实验平台来验证所提出的车辆检测与车型分类算法。实验结果表明,论文提出的车辆检测算法检测精度高,车型分类算法分类结果准确,算法在交通拥堵的道路上有较理想的应用。