Artikel und Bücher

Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Karami, A.; Menna, F.; Remondino, F.; Hess, M.; Eißing, T.; (2024): Towards automatic defect analysis for 3D structural monitoring of historic timber. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W4-2024, S. 103-110 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W4-2024-103-2024
Schierbaum, A.; Neiß-Theuerkauff, T.; Wallhoff, F.; Sieberth, T.; Luhmann, T. (2024): Untersuchungen zu einem KI-basierten SLAM-Verfahren für ein trinokulares Kamerasystem zur 3D-Erfassung der Knieoberfläche. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 252-261.
Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023): About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19. , doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
Lesnyak, Ekaterina; Belkot, T.; Hurka, Johannes; Hörding, Jan Philipp; Kuhlmann, Lea; Paulau, P.; Schnabel, M.; Schönfeldt, Patrik; Middelberg, Jan (2023): Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale. Big Data and Cognitive Computing , doi: https://doi.org/10.3390/bdcc7030145
Golomingi, Raffael; Dobay, Akos; Franckenberg, Sabine; Ebert, L.; Sieberth, T. (2023): Augmented Reality in Forensics and Forensic Medicine - Current Status and Future Prospects. Science & Justice , doi: https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.009

Vorträge

Brinkhoff, T. : Podiumsdiskussion „Talk der Verbände - Geoinformation im Dialog“. INTERGEO-Kongress 2011, Nürnberg, September 2011
Luhmann, T. : Podiumsdiskussion „Was zeichnet erfolgreiche FH-Forschung aus?“. Festkolloquium 20 Jahre AGIP und Fachhochschulforschung in Niedersachsen, Hannover, September 2011
Loesbrock, J. : Mobile Erfassung von Brutvögeln und Libellen mit Hilfe portabler WebApps. 19. Fachtagung „GIS im Naturschutz – Technik und Anwendungen mobiler Erfassungs- und Kontrollsysteme“, Schneverdingen, September 2011
Weisensee, M. : Zukunftsperspektiven der Deutschen Gesellschaft für Kartographie, 59. Deutscher Kartographentag, Nürnberg, September 2011
Brinkhoff, T. : Mobile Tierartenerfassung mit Hilfe portabler WebApps. Kolloquium Lehreinheit Datenbanksysteme, Universität Marburg, August 2011

Projekte

North Sea Sustainable Energy Planning - Plus

2014-2015
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Projekt greift vorliegende Ergebnisse und Netzwerkkontakte aus dem abgeschlossenen Projekt North Sea Sustainable Energy Planning auf. Im Fokus steht die Weiterentwicklung und -verbreitung eines CO2-Kalkulators in den teilnehmenden Regionen.

Forschungsschwerpunkt Hören im Alltag Oldenburg, Teilprojekt 2.5.12

2013-2018
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Ziel des Projektes ist die Erfassung von Kopfbewegungen in Abhängigkeit von Schalldarbietungen, die mit Hilfe einer Wellenfeldsynthese erzeugt werden. Hierbei soll u. a. untersucht werden, ob die Zuhilfenahme von Kopfbewegungen die Fähigkeit zur Or...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (06.2013-12.2015)

Hydrogene Transport Economy

2013-2015
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)

Abschlussarbeiten


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)