近年，国土交通省が推進するi-Constructionを背景に，全国において道路構造物が点群データとして計測されている．特に，安価かつ簡易に計測できる可搬型レーザスキャナが注目されている．しかし，それらの点群データは狭域を計測していることに加え，個々がローカル座標系であるため，広域を網羅することは難しい．そのため，深層学習を用いて，これら狭域の点群データを蓄積された広域の点群データに重畳することで，点群データの網羅性や鮮度を担保する技術が検討されている．そこで，本研究では，網羅的に計測することが難しい複雑な構造物である橋梁の点群データを対象に，深層学習による重畳技術を適用し，実証実験を通して性能限界を確認した．