Integration and simultaneous estimation of kinematic parameters in multi-view image matching of dynamic processes
2022-2025
Books and Papers
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Knies, J. (2017):
Shaping Energetic Neighbourhoods: A Dynamic Approach for a Future Proof Urban Energy Planning. Proceedings of the World Sustainable Built Environment Conference 2017, Hong Kong, pp. 1870-1875
, Weblink
Luhmann, T. (2017):
Softwareunterstützte Lehre in Photogrammetrie mit PhoX. In Kersten (ed.): Publikationen der DGPF, Band 26, Würzburg, pp. 350-362
Brinkhoff, T. (2017):
Supporting Dynamic Labeling in Web Map Applications. Proceedings 20th AGILE Conference on Geographic Information Science, Wageningen, the Netherlands
, Weblink
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. 37. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF
Rofallski, R.; Luhmann, T. (2017):
Untersuchung und Modellierung des Rolling-Shutter-Effekts für photogrammetrische Einzel- und Mehrbildauswertungen. Photogrammetrie - Laserscanning - Optische 3D-Messtechnik: Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2017
Presentations
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen", Berlin,
Oktober 2023
Schüssler, F.
:
Planetare Grenzen.
Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg,
Oktober 2023
Kahmen, O.
:
Ich sehe was, was du nicht siehst - Sichtprüfung von Schweißnähten unter Wasser.
Hirn vom Hahn 2023, Buddeljungs Bar, Oldenburg,
September 2023
Griese, A. ; Schüssler, F.
; Koppelin, F. :
Analyse der physiotherapeutischen Versorgungsstruktur in Niedersachsen: Aktuelle Lage und Prognose des zukünftigen Bedarfs.
Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie,
September 2023
Projects
funded by: German Research Foundation
Classical methods of photogrammetric deformation analysis are essentially a two-step process of spatio-temporal image matching (STM) followed by the calculation of deformation parameters. In many close-range applications, further kinematic in... more
funded by: Niedersächsisches Vorab
Transformation and structural change in rural areas mean changes in space and time. Such spatiotemporal data is to be managed and processed by our “Geo-Toolbox”. It uses digital technologies such as databases and geographic information systems &#... more
people
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (head) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (head) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
funded by: Bundesministerium für Bildung und Forschung
The Project – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ is funded by the Federal Ministry of Education and Research within the program „Research at Universities of Applied Sciences“ in order to create, consolida... more
people
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (head) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Bachelor & Master Theses
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)