Entwicklung eines Assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik
2023-2026
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2023
2024
Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023):
Building physics monitoring with open standards. Lund, H., Mathiesen, B. V., Østergaard, P. A., & Brodersen, H. J. (Eds.) (2023). Book of Abstracts: 9th International Conference on Smart Energy Systems
, Weblink
Beermann, J.; Gutow, L.; Wührdemann, S.; Konijenberg, R.; Heinicke, K.; Bildstein, T.; Jaklin, S.; Gusky, M.; Zettler, M.; Dannheim, J.; Pesch, R. (2023):
Characterization and differentiation of sublittoral sandbanks in the southeastern North Sea. Biodiversity and Conservation
, doi: https://doi.org/10.1007/s10531-023-02629-4 , Weblink
Luhmann, T. (2023):
Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. 4th ed., Walter de Gruyter, Berlin
, doi: https://doi.org/10.1515/9783111029672-001 , Weblink
Pogoda, B.; Hausen, T.; Rothe, M.; Bakker, F.; Hauser, S.; Bérenger, C.; Dureuil, M.; Krause, J.; Heinicke, K.; Pusch, C.; Eisenbarth, S.; Kreutle, A.; Peter, C.; Pesch, R. (2023):
Come, tell me how you live: Habitat suitability analysis for Ostrea edulis restoration. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (accepted Jan 2023)
, doi: 10.1002/aqc.3928
Göring, M.; Luhmann, T. (2023):
Development of a Procedure for Torsion Measurement Using a Fan-Shaped Distance Meter System. Sensors 2023
, doi: https://doi.org/10.3390/s23208603 , Weblink
Vorträge
Luhmann, T.
:
Measuring Accuracy in Photogrammetry - Critical factors, Optimization and Verification.
University of Geodesy and Cartography, Moscow,
Dezember 2015
Luhmann, T.
:
Ukraine – Recent impressions and expe-riences.
Jade Hochschule, Oldenburg,
November 2015
Gollenstede, A.
:
Dynamic Cartographic Visualization Methods for Limited Viewports.
GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg,
November 2015
Lorkowski, P. :
Monitoring of Continuous Environmental Phenomena.
GISCO the Geo-Information Science Colloquium, Gesellschaft für Geoinformatik (GfGI), Bamberg,
November 2015
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)