Existenzgründung Tast
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2022
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2024
Ghavimi, A.; Schoo, J.; Werner, T.; Brinkhoff, T.; Pesch, R.; Schüssler, F. (2024):
Geo-Toolbox: Von Daten zur Anwendung. Transformation Dynamics, Band 1, 69-94
, doi: 10.23660/voado-415 , Weblink
Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024):
Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Brinkhoff, T. (2024):
Geospatial Information Technology Systems for Digital Ethology. In: Tomáš Paus, Hye-Chung Kum (eds.): Digital Ethology: Human Behavior in Geospatial Context. Strüngmann Forum Reports, vol. 33, series ed. Julia R. Lupp. Cambridge, MA: The MIT Press, 107–123
, doi: 10.7551/mitpress/15532.003.0011
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024):
Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024):
Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
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
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)