Existenzgründung Tast
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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
Werner, T.
:
Management of spatio-temporal data for autonomous maritime systems.
GeoIT.GISCO 2017, Berlin,
Dezember 2017
Hastedt, H.
:
A medium format camera for high accuracy photogrammetry.
3D Metrologogy Conference - 3DMC Aachen,
Oktober 2017
Chizhova, M. :
Planning and execution of the LIDAR scanning project using Faro scanner.
Special teach-time in Michigan Tech University, Houghton, USA,
Oktober 2017
Luhmann, T.
:
Bildbasierte 3D-Oberflächenrekonstruktion – Möglichkeiten und Grenzen.
Intergeo Berlin,
September 2017
Chizhova, M. :
Probabilistic reconstruction of destroyed and incomplete objects from point clouds using Bayesian networks and cellular automata.
Michigan Tech University, Houghton, USA,
September 2017
Projekte
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Smart Cities
2008-2011
Gefördert durch: Europäische Union (EU)
Das Projekt Smart Cities besteht aus 13 Partnern aus sechs Ländern des Nordseeraums. Ziel des Projektes ist es ein nachhaltiges Innovationsnetzwerk von Kommunen und Hochschulen zu etablieren. Besonderer Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf Techn...
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Christine Deike (07.2009-08.2011) (08.2009-08.2011) Tim Grzabka, M.A. (11.2010-01.2011)
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Christine Deike (07.2009-08.2011) (08.2009-08.2011) Tim Grzabka, M.A. (11.2010-01.2011)
Bildgestützte Planung und Messung von Solardachanlagen
2008-2010
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projekts ist die Entwicklung von photogrammetrischen Verfahren, die eine einfache Vermessung von Dachflächen mit anschließender Planung und Visualisierung einer Solaranlage auf der Basis unkalibrierter digitaler Bildaufnahmen ermöglicht. ...
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)