点群3Dモデルは、データの不完全な取得、センサーの限界、または再構築時のアルゴリズム上の制約によって、AIツールで一部が欠けてしまうことがあります。
スキャナーを遮る物体（遮断物）や視野外のオブジェクトなどによる不完全なキャプチャーはギャップにつながります。低解像度のセンサーやノイズの多いデータはスパースポイントを生み出し、AIアルゴリズムはモデルを簡素化するために不均一に分布したポイントを無視する可能性があります。
これを解決するには、スキャンパスのカバー率のギャップを確認し、詳細な領域にはより高解像度のセンサーを使用するか、AIツールの点密度設定を調整してより多くのデータを保持する必要があります。