近年, 動画投稿サイトにフォーミュラ1(F1)などのモータースポーツ競技のハイライト映像が多数 アップロードされているが，競技時間が長いF1のハイライト映像制作は非常に手間がかかる. そこで，映像制作支援の一環として，放送映像等からのF1車両の検出とドライバー識別の ための車体ナンバー認識を試みた．屋外コース上を高速で周回するためにモーションブラーや 輝度変動が激しいF1車両に対して，YOLOv5を用いて正面と側面別に学習した車両検出 モデルと，それぞれの検出領域内の車体ナンバー認識器を組み合わせることにより，ブラーや 車体ナンバー独特の字体やその傾きなどに対して頑健な認識が実現できたので報告する.