Entwicklung eines Assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik
2023-2026
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2024
Hess, M.; Luhmann, T. (2021):
3D-Erfassung in der Denkmalpflege – Anforderungen und Perspektiven. B. Götze (ed.): Meydenbauer/Busch – Pioniere der Photogrammetrie
, doi: 10.20378/irb-52145
Hastedt, H. (2021):
3D-Erfassung zur Kulturdenkmalpflege. Warnke, U. (ed.) Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg 1, 2018-2019, ISSN 2750-2813, S. 64-65, Isensee Verlag, Oldenburg, 2021
Kalinowski, P.; Nietiedt, S.; Luhmann, T. (2021):
Accuracy Investigations of Image-Matching Methods Using a Textured Dumbbell Artefact in Underwater Photogrammetry. PFG
, doi: 10.1007/s41064-021-00175-8
Mardani-Nejad, A.; Luhmann, T.; Kersten, T.; Dorschel, B.; Purser, A. (2021):
An underwater photogrammetry application to generate micro-bathymetry data for benthic habitat mapping and analysis at Arctic ocean. IFAC-PapersOnLine, Volume 54, Issue 16, ISSN 2405-8963
, doi: 10.1016/j.ifacol.2021.10.123
Haase, N.; Kalinowski, P.; Demanowski, M. (2021):
Aufbau und Untersuchung eines 3D Makroscanners. Warnke, U. (ed.) Berichte aus dem Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg 1, 2018-2019, ISSN 2750-2813, S. 62-63, Isensee Verlag, Oldenburg, 2021
Vorträge
Lanz, P. :
Automatic Refugee Inflatable Vessel Detection with Polarimetric SAR..
TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, 2023.,
Oktober 2023
Luhmann, T.
:
VRscan3D - A simulator for terrestrial laser scanning.
GEOSPACE 2023, Kiew, online,
Oktober 2023
Koch, S.
:
Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen.
INTERGEO 2023, Session "Einsatz von KI für nachhaltige Anwendungen",
Oktober 2023
Schüssler, F.
:
Planetare Grenzen.
Deutsche Aktionstage Nachhaltigkeit, Jade Hochschule, Oldenburg,
Oktober 2023
Kahmen, O.
:
Ich sehe was, was du nicht siehst - Sichtprüfung von Schweißnähten unter Wasser.
Hirn vom Hahn 2023, Buddeljungs Bar, Oldenburg,
September 2023
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt ASKAR3D (Entwicklung eines assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik) hat als übergeordnetes Ziel, am Beispiel der Knie-Endoprothetik die chirurgische Präz... mehr
Personen
Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
Prof. Dr. Frank Wallhoff (Leitung) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (02.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (03.2023-)
Regionale Strategische Energieplanung
2023-2024
Gefördert durch: Niedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Die globalen Klimaschutzziele können als Chance angesehen werden, eine nachhaltige regionale Entwicklung voranzutreiben, indem lokale Energieressourcen stringenter genutzt und sowohl ökologische als auch ökonomische Vorteile generiert werden. Mit ... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-)
Auswertung von Fahrdaten aus digitalen Tachographen
Beginn: 2023
Gefördert durch: Zentraler Kriminaldienst Stendal
Ziel des Projektes ist es, die Fahrdaten (Zeitpunkt und Geschwindigkeit) aus einem digitalen Fahrtenschreiber (Tachograph) auszuwerten, um die Fahrtroute eines Fahrzeuges bestimmen zu können. Hierfür wurde eine Anwendung entwickelt,... mehr
Abschlussarbeiten
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)