智能交通系统(Intelligent Transportation System)，一个融合了传感，控制，信息，通讯等先进技术的交通管理系统，已成为时下解决道路拥堵问题的理想方法，受到了越来越多国家的重视。而车辆检测技术作为智能交通系统的基础似乎始终得不到长足发展。现今市面上常用的地感线圈车辆检测器无论从性能还是安装便捷程度都无法满足人们的需求。此外，微波、红外、超声等车辆检测技术虽各有突出优点，但在实际应用中效果均不理想。在分析了各种车辆检测技术，并对地磁场以及磁场检测技术进行深入研究后，本文提出了一种全新的基于地磁技术的车辆检测传感器。车辆作为一种大型的铁磁物体，当其运动时会对地磁场产生干扰。通过理论分析与实际测试可知，此干扰是符合一定特征且易被识别的。本检测器即是根据这一原理设计而成。该种检测器硬件结构主要由三个高精度的TMR磁场传感器组成。使用时，按照一定要求将检测器埋于道路下，通过分析车辆经过时的地磁场变化曲线即可提取出各种交通信息。对于地磁场的采集，各种硬件技术已相当成熟。因此，本文将主要精力用于地磁车检算法的研究。设计初期，首先进行了大量的模拟实验。通过对各种磁场波形时域，频域以及图形域的分析，提取了车辆通过时的磁场特征：在时域中，可观察到当有车辆从检测器正上方经过时，不管速度快慢总磁场强度均会产生一个幅度较大且较少震荡的跳变。在图形域中，可观察到车辆无论以何种速度，相对检测器何种位置通过，在XY敏感轴数据构成的平面中均会产生一条具有特定规律的闭合曲线。根据上述特征，针对不同道路情况，本文建立了两种车辆检测算法。其中，针对时域特征发明了多状态阀值自适应算法，该算法可用于检测车辆固定从检测器正上方通过时，经过检测器的车辆数量。实际测试中该算法表现出较高精度，且不受车速影响。检测范围过窄是其唯一缺点。针对图形域特征发明了基于模式识别的闭合图形算法，该算法拥有较广的检测范围，无论车辆从检测器的左右两边或是正上方，以何种速度通过，该算法均能对通过车辆进行计数。在高速情况下，该算法拥有较高检测精度，但出现低速并伴随停车状况时，该算法出现了相当数量的误检。最后基于该算法，本文又提出了一种判断车辆行驶方向的方法并在实际测试中验证了其可行性。地磁场信号中包含了丰富的道路交通信息，本文后续的研究重点主要为车速和车型的判别。