본 발명에서는 3차원 지도를 생성하기 이전에 동적 장애물(움직이는 자동차, 보행자)을 제외 한 뒤 반복적인 방문을 통해 정적 장애물(건물, 벽, 나무) 위주의 3차원 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 깊은 신경망 네트워크(Deep Neural Network) 를 이용하여 영상 내 불필요한 장애물 영역을 찾고 이 부분을 제외한 공간을 3차원 지도로 만든다. 불필요한 장애물로 인해 3차원 지도가 만들어 지지 않은 빈 공간은 다른 시간 같은 장소를 방문하는 다른 자동차들에 의해 반복적으로 채워지도록 하여 정밀한 3차원 지도를 생성한다. 반복적인 방문으로도 채워지지 않은 공간이 존재하여 지도 갱신을 해야 할 경우 Image-In-Painting 방법을 이용해 임시적으로 빈 공간을 채운 후 3차원 지도를 생성하고, 이는 다음 방문에 의해 채워질 수 있도록 하여 배경 위주의 3차원 지도 생성을 목표로 한다.