Artikel und Bücher

Göring, M.; Luhmann, T. (2023): Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023 , doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2023): Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination. Unterwassertechnik 2023 - DVS Media, DVS Berichte, Band: 374, S. 93-101, ISBN: 978-3-96144-159-4 , Weblink
Both, F.; Kalinowski, P.; Luhmann, T.; Warnke, U. (2023): Digitalisierung der Weserrunenknochen und die alte Frage: Original oder Fälschung. Warnke (Hrsg.): Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg, 03/2022, ISSN 2750-2813, Isensee Verlag, Oldenburg, S. 67-70
Elbeshausen, M.; Koch, S.; Cao, K.; Steinberger-Wilckens, R.; Buschmann, J. (2023): Energieversorgung regional und strategisch planen. Wissen hoch N – Wissen aus Hochschulen in Niedersachsen , doi: https://doi.org/10.60479/XYNE-2C19 , Weblink
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Niemeyer, M.; Fincken, M.; Raß, B.; Koch, S. (2023): Entscheidungsorientierte Aufbereitung von Potentialen zur Nutzung von Wärmepumpen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 1. Konferenz zur Norddeutschen Wärmeforschung , doi: https://doi.org/10.48547/202310-021

Vorträge

Kalinowski, P. ; Luhmann, T. : Von ganz groß bis ganz klein: Beispiele zur Digitalisierung komplexer musealer Objekte mithilfe optischer 3D-Messtechnik. Museumsverband Bremen Niedersachsen e.V. Jahrestagung 2022, Gesellschaftliche Relevanz von Museen - Nachhaltig.Digital.Divers., Oldenburg, März 2022
Kalinowski, P. : High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. 9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy, März 2022
Kalinowski, P. : Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. 20. Oldenburger 3D-Tage., Februar 2022
Schnabel, M. : Die Rolle des Stromnetzes in der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Tagung Zukünftige Stromnetze 2022, Januar 2022 Weblink
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Januar 2022

Projekte

Robuste Orientierung bewegter Hochgeschwindigkeitskameras im Fahrzeugsicherheitsversuch

2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Untersuchung eines neuen Ansatzes, bei dem die beobachtete und deformierte Objektoberfläche nach stark und weniger stark veränderten Bereichen klassifiziert wird und daraus die Merkmale abgeleite...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Christian Jepping, M.Sc. (10.2012-12.2013) Folkmar Bethmann, M.Sc. (10.2011-10.2012)

Didaktisches Projekt: "Betreuung Labor für virtuelle Welten"

2011-2012
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (09.2011-09.2013)

Technikinteresse von Mädchen (Kl. 6/7) an Themen der Geoinformatik

2011-2013
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Mit dem Projekt soll das Interesse insbesondere von Mädchen im Alter von 11 bis 13 Jahren an Themen der Geoinformatik untersucht werden. Mit der AG ist die Erwartung verbunden, dass durch den erlebten Wissenszuwachs gerade Mädchen ermutigt werden, ...
Personen
Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (10.2011-08.2012) Thomas Krause, M.Sc. (08.2011-06.2012)

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)