近年，国土交通省ではBIM/CIM原則適用を掲げ，設計事業のデジタル化や3次元モデルの活用を推進している．これらのデジタル化に伴い，関係者間のデータ共有や活用が容易になることで設計・施工のみでなく，維持管理においても生産性の向上を目指している．しかし，橋梁等の既設構造物は計測データをもとに3次元モデルを作成する必要があり，専門的な知識や多大な労力を要する．そのため，既存研究では，遺伝的アルゴリズムを用いて橋梁部位ごとの点群データとテンプレートモデルからパラメトリックモデルを自動で生成する手法が提案されているが，処理時間を要する課題がある．そこで，本研究では，深層学習を用いて橋梁部位の点群データからエッジを構成する点を推定したうえでワイヤーフレームモデルを生成することで，既存研究と比較して高精度かつ高速にパラメトリックモデルを生成する手法を提案する．
