Bài báo này trình bày một mô hình dữ liệu mới dựa trên đám mây điểm 3D để quản lý và bảo trì tự động các cây cầu đang bị lão hóa và xuống cấp. Để khắc phục sự kém hiệu quả của các phương pháp kiểm tra thủ công hiện có, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ tạo dữ liệu cầu 3D có hệ thống, giải quyết những thách thức do thiếu dữ liệu thực tế (thiếu nhãn và nhiễu quét). Khuôn khổ này tự động tạo ra các đám mây điểm hoàn chỉnh với các chú thích thể hiện ở cấp độ thành phần, màu sắc độ trung thực cao và các vectơ pháp tuyến chính xác. Hơn nữa, nó tạo ra các đám mây điểm không hoàn chỉnh đa dạng và chân thực về mặt vật lý để hỗ trợ việc huấn luyện các mạng phân đoạn và hoàn thiện. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng mô hình PointNet++ được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp đạt được IoU trung bình là 84,2% cho việc phân đoạn ngữ nghĩa các cây cầu thực, trong khi KT-Net được tinh chỉnh cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc hoàn thiện các thành phần. Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp luận sáng tạo và một tập dữ liệu nền tảng cho phân tích trực quan kết cấu cầu 3D, có ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển của quản lý và bảo trì cơ sở hạ tầng tự động.
