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
Luhmann, T.
:
An introduction to underwater photogrammetry.
Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
November 2018
Knies, J. :
Wärmeplanung: Grundlagen und Perspektiven.
Kommunale Wärmeplanung im Praxistest (Klimaschutz- und Energieagentur Niedersachsen),
November 2018
doi: 10.13140/RG.2.2.17052.13449
Göring, M.
:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.
Doktorandentreffen, Dresden,
Oktober 2018
Luhmann, T.
:
Beitrag der optischen 3D-Messtechnik zu Industrie 4.0.
Fraunhofer Vision Technologietag, Jena,
Oktober 2018
Hastedt, H.
:
Aktuelle Methoden der laser- und bildbasierten 3D-Erfassung: Möglichkeiten und Grenzen.
Digital Technologies Meetup Oldenburg,
September 2018
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
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)