车型识别对于智能交通系统具有重要的意义.目前基于深度学习的车型识别技术通常采用卷积神经网络来进行图像分类,这一类方法对于已训练的车型类别具有较好的识别效果,但是对于未训练数据类型就无能为力了.针对这一缺点,本文设计了Bilinear-HashNet网络,该网络以HashNet为基础,使用双线性模块替换HashNet中的AlexNet部分,使网络具有提取精细粒度特征的能力;并根据提取到的特征生成哈希码,再通过哈希码的匹配实现车型识别.实验证明,基于Bilinear-HashNet的车型识别方法对已训练和未训练的车辆类型都能取得较好的效果.