Entwicklung eines Assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik
2023-2026
Artikel und Bücher
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2023
2024
Jepping, C.; Luhmann, T. (2015):
Konzept zur Erfassung kinematischer Rotorblattverformungen an Windkraftanlagen. In: Luhmann, Müller (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 14. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann, 2015, 14-25
Nicolaus, S.; Ratzke, H.-P.; Weisensee, M.; et al. (2015):
Methodologies of CO2 Monitoring – Climate Alliance CO2 Inventory. In: Christensen, Johansson (eds.): CO2 Calculation: A Toolkit for Increasing the Impact of CO2 Calculation – Promoting a Low-Carbon Europe. The Alexanderson Institute, Gothenburg, Sweden, 2015
, Weblink
Bethmann, F.; Luhmann, T. (2015):
Multi-image Semi-global Matching in Object Space. Proceedings of SPIE, Vol. 9528, Videometrics, Range Imaging and Applications XIII, 95280N-1-10
, doi: 10.1117/12.2184696
Meyer, M.; Schröder, W.; Pesch, R.; Steinnes, E.; Uggerud, H.T. (2015):
Multivariate association of regional factors with heavy metal concentrations in moss and natural surface soil sampled across Norway between 1990 and 2010. Journal of Soils and Sediments; 15: 410-422
, Weblink
Brinkhoff, T. (2015):
Offene Geodaten: Lage von Orten im Vergleich. Tagungsband FOSSGIS 2015, Münster, 18- 24
, Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Fundamentals of camera calibration and image orientation.
UAV-Conference, Intergeo 2024, Stuttgart,
September 2024
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
Künstliche Intelligenz in der Geodäsie und Geoinformation,
Juni 2024
Nietiedt, S.
:
Occlusion handling in spatio-temporal object-based image sequence matching.
ISPRS TC II Mid-term Symposium, Las Vegas, Nevada, USA,
Juni 2024
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Paulau, P.
; Hurka, J. ; Middelberg, J. ; Koch, S.
:
Centralised monitoring and control of buildings using open standards.
8th International Conference on Smart Data & Smart Cities (SDSC),
Juni 2024
Weblink
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)