Videobasierte Verfolgung von Arbeitern auf Baugerüsten zur Verbesserung der Arbeitssicherheit
2009
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Koch, S.; Fincken, M.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M. (2023):
Machine Learning im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 14. Norddeutsche Fachtage, Die Welt und die Geodäsie im Wandel, Hochschule Neubrandenburg und Deutscher Verein für Vermessungswesen e. V.
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
Mit GeoVisual Analytics zur Wärmeleitplanung. gis.Business 3/2023
, Weblink
Luhmann, T. (2023):
Nahbereichsphotogrammetrie – Grundlagen, Methoden, Beispiele. 5. Auflage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin
, Weblink
Garms, M.; Leiz, M.; Mayer, M. (2023):
Perception of climate change-related forest dieback in mountain forests among the local population. European Journal of Forest Research
, doi: 10.1007/s10342-023-01627-z , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Photogrammetrie. Schmitt/Dietrich (eds.): Handbuch Messtechnik in der industriellen Produktion, Carl Hanser Verlag, München
, Weblink
Vorträge
Kahmen, O.
:
Ich sehe was, was du nicht siehst - Sichtprüfung von Schweißnähten unter Wasser.
Hirn vom Hahn 2023, Buddeljungs Bar, Oldenburg,
September 2023
Schüssler, F.
:
Was wurde eigentlich aus DESERTEC? Vision und Realität des Stroms aus der Wüste.
62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt,
September 2023
Weblink
Griese, A. ; Schüssler, F.
; Koppelin, F. :
Analyse der physiotherapeutischen Versorgungsstruktur in Niedersachsen: Aktuelle Lage und Prognose des zukünftigen Bedarfs.
Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie,
September 2023
Schoo, J.
:
Räumliche Zugänglichkeit in der regionalen Gesundheitsversorgung. Spatio-temporale Analyse der hausärztlichen Versorgung in Niedersachsen.
62. Deutscher Kongress für Geographie in Frankfurt a.M.,
September 2023
Weblink
Kahmen, O.
:
Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination.
Underwater Technology Conference 2023, Essen, Germany,
September 2023
Projekte
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
In der Machbarkeitsstudie beschäftigt sich mit der Frage, ob videobasierte Verfahren zur Personenverfolgung geeignet sind, um Ursachen und Abläufe von Fehlbeanspruchungen zu analysieren und ggf. entsprechende Warnungen auszugeben. Sie soll in die E...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (02.2009-09.2009)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (02.2009-09.2009)
Umweltnetzwerk Oldenburg
2009-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
UNO ist als eines von bundesweit 10 Netzwerken in das Programm „Research in Germany – Land of Ideas“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) aufgenommen worden. Im Rahmen dieses Programms werden Aktivitäten zum Thema „Intern...
Geo Business Netzwerk (GEOBIZNET) - Internationales Forschungsmarketing in Polen und Kroatien
2008-2010
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Ziel des Geo Business Netzwerks war die Vorbereitung länderübergreifender Forschungs- und Transferkooperationen im Themenbereich von Geoinformationstechnologien.
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Dipl.-Geogr. Stefan Nicolaus (10.2008-10.2010) Christine Deike (11.2008-07.2009)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)