随着智能交通系统的不断发展，车辆识别与分类技术在交通管理、道路监控以及自动驾驶等领域中发挥着越来越重要的作用。其中，地磁车辆检测器作为一种非接触式、高精度的车辆检测手段，被广泛应用于交通流量监测和车辆特征提取中。然而，如何在地磁信号的基础上实现对车辆类型的准确分类，仍然是一个具有挑战性的问题。

本文围绕“基于支持向量机的地磁车辆检测器车型分类方法”展开研究，旨在探索一种高效、可靠的车型分类模型。首先，通过对地磁传感器采集到的车辆通过时的磁场变化数据进行预处理，提取出能够反映车辆类型特征的关键参数。这些参数包括磁场强度的变化幅度、持续时间、峰值位置等，为后续的分类工作提供数据基础。

随后，引入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为分类算法的核心。SVM是一种监督学习方法，适用于小样本、高维数据的分类任务，尤其在处理非线性问题时表现出良好的泛化能力。通过合理选择核函数（如RBF核、多项式核等）和优化模型参数，可以显著提升分类准确率。

在实验过程中，采用真实交通场景下的地磁信号数据集进行训练与测试。通过交叉验证的方法评估模型的性能，并与其他常见分类算法（如K近邻、决策树、神经网络等）进行对比分析。结果表明，基于SVM的地磁车辆检测器车型分类方法在分类精度、计算效率和鲁棒性方面均优于传统方法，具有较高的实用价值。

此外，本文还探讨了不同车辆类型对地磁信号的影响机制，分析了地磁特征与车型之间的关联性。这一研究不仅有助于提高车辆分类的准确性，也为地磁检测技术在智能交通系统中的进一步应用提供了理论支持和技术参考。

综上所述，本研究提出了一种基于支持向量机的地磁车辆检测器车型分类方法，有效解决了传统方法在复杂交通环境下分类效果不佳的问题，具有较强的工程应用前景和学术研究价值。未来的研究方向将集中在多传感器融合、实时分类算法优化以及模型的自适应调整等方面，以进一步提升系统的智能化水平。