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Breyer, G.; Bartholomä, A.; Pesch, R.; (2023):
The Suitability of Machine-Learning Algorithms for the Automatic Acoustic Seafloor Classification of Hard Substrate Habitats in the German Bight. Remote Sens. 2023, 15(16)
, doi: https://doi.org/10.3390/rs15164113 , Weblink
Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023):
Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022):
A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences
, doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022):
A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014
, doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Vorträge
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Januar 2023
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Jaquemotte, I.
; Pesch, R.
:
Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule.
Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede,
November 2022
Projekte
2005-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Der Forschungsschwerpunkt beschäftigt sich mit der anwendungsorientierten Forschung und Entwicklung für die dreidimensionale optische Erfassung dynamischer Prozesse. Anwendung finden diese Verfahren in vielen Bereichen der Technik, z.B. beim Crash-...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)
Materialklassifizierung in Laserscannerdaten
2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Entwicklung eines Zweikamerasystems mit optimiertem Abbildungsmodell zur 3D-Navigation in der computergestützten Chirurgie
2004-2006
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Ziel von StereoNav ist die Optimierung des Stereomesssystems "Cambar" der Firma Axios 3D Services GmbH bezüglich der zu erreichen Messgenauigkeit im 3D-Raum.
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)