我が国では，高度経済成長期に施工された社会インフラの老朽化が深刻であり，長寿命化のための点検や補修が急務である．国土交通省では，CIMやi-Constructionを推進し，点群データや3次元モデルの活用による維持管理業務の効率化を目指している．しかし，高架橋や交通量の多い道路では，計測地点に制約が生じるため，構造物を隈なく計測した点群データの取得が困難である．既存研究では，このような欠損が生じた点群データでは正しく3次元モデルを生成できない．そこで，本研究では，深層学習を用いて橋梁の点群データの欠損を補完し，安定してパラメトリック橋梁モデルを生成できる手法を提案する．
