Geometric monitoring of the Bremen Cog
Beginn: 2017
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Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023):
Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen
, Weblink
Franckenberg, Sabine; Sieberth, T.; Patcek, Wolfgang; Fürst, Martin; Colacicco, Giovanni; Ebert, L. (2023):
Semiautomated Targeted Postmortem Computed Tomography Angiography of the Pulmonary Arteries Using a Robotic System. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111712
Lanz, P.; Marino, A.; Simpson, M.D.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2023):
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR. Remote Sensing. 2023; 15(8):2008
, doi: 10.3390/rs15082008
Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Presentations
Luhmann, T.
:
Solaranlagen planen mit dem Programm „PixSolar“ - in wenigen Minuten vom digitalen Foto zur fertigen Dachplanung.
Innovationsrunde „Planung von Solaranlagen“, Oldenburg,
Dezember 2008
Jaquemotte, I.
:
Datenmodellierung, Analyse and Visualisierung für die Squatforschung.
Arbeitstreffen des Forschungsschwerpunktes „Schiffsdynamik – von der Forschung zur Anwendung“, Elsfleth,
November 2008
Luhmann, T.
:
Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten.
Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven,
November 2008
Ratzke, H. :
Beispiele zur Erfassung von Energie- und Einsparpotenzialen in städtischen und bebauten Gebieten.
Energietage Jade-Weser, Wilhelmshaven,
November 2008
Brinkhoff, T.
:
Generator of Network-Based Moving Objects: Experience of 8 Years.
Dagstuhl-Seminar „Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects”, Schloß Dagstuhl,
November 2008
Projects
funded by: German Maritime Museum, Leibniz Institute for Maritime History
The project focusses on the conception and implementation of the geometric monitoring of the Bremen Cog (appr. 25m x 8m x 8m). The Bremen Cog is the best preserved medieval merchant ship in the world. A large-volume optical 3D-measurement con... more
funded by: Niedersächsisches Vorab
This interdisciplinary project aims to develop autonomous underwater and surface vehicles. One subproject focusses on the development of calibration procedures and algorithms for the special challenges of underwater photogrammetry. Another subproject... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
funded by: European Fonds for Regional Development (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
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)