Videobasierte Verfolgung von Arbeitern auf Baugerüsten zur Verbesserung der Arbeitssicherheit
2009
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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
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Fincken, M.; Hauser, N.; Michels, C.; Niemeyer, M.; Raß, B.; Rocker, S.; Koch, S. (2023):
Flächendeckende Abschätzung der Potentiale von Erdwärmepumpen zur Wärmeversorgung von Wohngebäuden für die Wärmeleitplanung. Geothermiekongress 2023
Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
Geodatenanalyse zur Abschätzung der Wärmenetzeignung im Rahmen der kommunalen Wärmeplanung. 3R Heft 7/2023
, Weblink
Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Koch, S. (2023):
GeoVisual Analytics zur intuitiven Szenarioplanung im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. AGIT Journal für Angewandte Geoinformatik Ausgabe 9-2023
, doi: 10.14627/537742008 , Weblink
Schnabel, M.; Elbeshausen, M.; Koch, S. (2023):
Interactive geodata analyses to support the multi-stakeholder process of thermal energy planning. Lund, H., Mathiesen, B. V., Østergaard, P. A., & Brodersen, H. J. (Eds.) (2023). Book of Abstracts: 9th International Conference on Smart Energy Systems
, Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fusion of Photogrammetry and Laserscanning for Cultural Heritage Objects.
GeoSpatial Conference, Teheran,
Oktober 2019
Hastedt, H.
:
Geometric quality of consumer cameras for optical 3D metrology.
73. Heidelberger Bildverarbeitungsforum,
Oktober 2019
Luhmann, T.
:
Photogrammetric image processing.
Master lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Luhmann, T.
:
Introduction to 3D reconstruction from images.
Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Brinkhoff, T.
:
Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU.
GiN EVU Forum 2019, Oldenburg,
September 2019
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
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)