交通インフラ最適化を目的としたモニタリングシステム設計において、音響を利用した車両カウントモデルは、コスト効率やエネルギー効率の面で注目されている。一方、ディープラーニングを用いた視覚ベースの車両カウントモデルは進展が見られるものの、音響分野では現実世界のデータ不足により十分な研究が進んでいない。本研究では、新しい音響ベースの車両カウント手法を提案し、夜間時に視覚系モデルとのアンサンブル推論を実現し精度向上を図る手法を検討する。提案手法は、中程度の交通量下で2車線道路の車両や商用車を同時にカウントし、走行方向を識別可能であることを確認した。また、一定時間分のラベル付きデータでカウント精度を大幅に向上させた。