Geometric monitoring of the Bremen Cog
Beginn: 2017
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Nietiedt, S.; Göring, M.; Willemsen, T.; Wester, T.; Kröger, L.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2019):
Measurement of fluid-structure interaction of wind turbines in wind tunnel experiments: Concept and first results. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W18, 143–149
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W18-143-2019
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019):
On scale definition within calibration and orientation of multi-camera systems in multimedia photogrammetry. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W10, pp. 93-100
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W10-93-2019
Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019):
Optimierung flächenbasierter Bildzuordnungsverfahren bei spekularen Reflexionen. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 108-119
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2019):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 345 p
Luhmann, T. (2019):
Recent developments in close-range photogrammetry. GIM International, February 2019, pp. 14-19
Presentations
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Ukraine Tage in Niedersachsen, Hannover,
September 2022
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg,
September 2022
Koch, S.
:
WärmewendeNordwest - Digitalisierter Experimentalcampus Bauphysik.
9. Oldenburger BIMTag,
September 2022
Weblink
Kahmen, O.
:
Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren.
9. BIM-Tag / 20. Oldenburger 3D-Tage,
September 2022
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
Untersuchungen zum Einsatzpotential von UAV-Photogrammetrie bei der topographischen Ermessung im Vergleich zur klassischen Tachymeter-/GNSS-Vermessung (2024/1)
Untersuchung eines lidargestützten Verfahrens zur Detektion von dynamischen Hindernissen und Algorithmen zur Kollisionsvermeidung für die vollautomatische Navigation mit einem Autonomous Surface Vehicle (2024/1)
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
cooperation
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)