Unterwasser-Robotik
2014-2015
Artikel und Bücher
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Luhmann, T. (2020):
Development of German-Ukrainian cooperations for education and research in photogrammetry and laser scanning. Journal for Geo-spatial Information Science
, doi: 10.1080/10095020.2020.1831891 , Weblink
Nietiedt, S.; Göring, M.; Willemsen, T.; Wester, T.; Kröger, L.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2020):
Erfassung von Fluid-Struktur Kopplung einer Modell Windenergieanlage in Windkanal-Experimenten. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 19. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
Vasquez, M.; Eleonora, M.; Inghilesi , R.; Simon, M.; Agnesi, S.; Al Hamdani, Z.; Annunziatellis, A.; Bekkby, T.; Pesch, R.; Askew, N.; Bentes, L.; Castle, L.; Doncheva, V.; Drakopoulou, V.; Gonçalves, J.; Laamanen, L.; Lillis, H.; Loukaidi, V.; McGrath, F.; Mo, G.; Monteiro, P.; Muresan, M.; O'Keeffe, E.; Populus, J.; Pinder, J.; Ridgeway, A.; Sakellariou, D.; Simboura, M.; Teaca, A.; Tempera, F.; Todorova, V.; Tunesi, L.; Virtanen, E. (2020):
EUSeaMap 2019, A European broad-scale seabed habitat map, technical report. EASME/EMFF/2018/1.3.1.8/Lot2/SI2.810241– EMODnet Thematic Lot n° 2 – Seabed Habitats
, doi: 10.13155/74782 , Weblink
Kröger, L.; Wester, T.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Hölling, M.; Gülker, G. (2020):
Experimental study of fluid structure interaction at a model wind turbine blade using optical measurement techniques. The Science of Making Torque from Wind (TORQUE 2020), Delft
, doi: 10.1088/1742-6596/1618/3/032025
Wester, T.; Kröger, L.; Göring, M.; Nietiedt, S.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Gülker, G. (2020):
From unsteady inflow to deformation - An experimental study on the aerodynamics and structural behavior of a rotor blade. XXV ICTAM, 23-28 August 2020, Milano, Italy
Vorträge
Werner, T.
:
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements.
1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23),
November 2023
Luhmann, T.
:
Nahbereichsphotogrammetrie – gestern, heute, morgen.
KonGeos-Kongress, Oldenburg,
Oktober 2023
Projekte
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Jurij Schmik, M.Sc. (08.2014-02.2015)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Jurij Schmik, M.Sc. (08.2014-02.2015)
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Im Rahmen dieses Promotionsvorhabens wurde eine Architektur für die Beobachtung kontinuierlicher Prozesse über Sensor-Datenströmen konzipiert. Ein besondere Fokus lag auf der Nutzung von Methoden der Geostatistik. mehr
Endoskopische 3D-Navigation - Verfahren zur Systemmodellierung, Navigation und Objektrekonstruktion aus mehrfachen Endoskopiebildern
2014-2017
Gefördert durch: Jade2Pro-Promotionsprogramm
Das Promotionsprojekt befasst sich im Allgemeinen mit der dreidimensionalen Vermessung und überwachung des Behandlungsbereichs während eines minimalinvasiven chirurgischen Eingriffs. Mithilfe mehrfacher endoskopischer Bilder, die unter medizinische...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. (03.2014-03.2017)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. (03.2014-03.2017)
Abschlussarbeiten
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner