本研究は，橋梁の振動応答を利用した交通環境センシングの構築を目指し，時間領域解析による特徴抽出とニューラルネットワーク（Neural Network: NN）による橋梁上と橋梁周辺の移動体の検知と識別を試みた．はじめに，加速度の振動応答から移動体通過による強制加振を自動検知してデータの抽出を行った．次に，最大振幅や実効値などの特徴量に加えて，歩行者や周辺交通（鉄道）による振動波形の周期性に着目した波群周期，モード形状に着目した加速度センサ間の波形ラグなどの特徴量を提案し，複数のアルゴリズムを用いた特徴量評価を行った．その上で，重要度が高い特徴量を入力として移動体を識別するNNを構築し，移動体が単独通過する条件のデータで検証した結果，適合率が90%以上であることを示した．