国土交通省は，i-Constructionを契機に建設現場の生産性向上を目指し，点群データの活用を推進している．従来の点群データの計測手段としては，地上設置型レーザスキャナやMMSがあるが，計測機器が高額であり導入コストが高く，活用できる現場が限定的である．そのため，安価なビデオカメラによる動画像から点群データを生成できるVisual SLAMが注目されている．しかし，動画像内にヒトやモノの動体が映り込むと，異なるフレーム間で特徴点の位置が一致せず，正確な点群データを得ることができない．そこで，本研究では，動画像内の動体を除去した後，GANを用いて除去領域を背景補完することで，動体が存在する環境下においても正確な点群データを生成する手法を提案する．