Entwicklung eines Assistiven Systems zur hochgenauen Knie-Endoprothetik auf Basis von Augmented Reality und optischer 3D-Messtechnik
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Wichmann, Andreas; Ghassoun, Yahya; Golibrzuch, Michel (2023):
Ressource Denkmal-Dach: Die Datengrundlage für das zukünftige niedersächsische Denkmal-Dachkataster. Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen
, Weblink
Franckenberg, Sabine; Sieberth, T.; Patcek, Wolfgang; Fürst, Martin; Colacicco, Giovanni; Ebert, L. (2023):
Semiautomated Targeted Postmortem Computed Tomography Angiography of the Pulmonary Arteries Using a Robotic System. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111712
Lanz, P.; Marino, A.; Simpson, M.D.; Brinkhoff, T.; Köster, F.; Möller, M. (2023):
The InflateSAR Campaign: Developing Refugee Vessel Detection Capabilities with Polarimetric SAR. Remote Sensing. 2023; 15(8):2008
, doi: 10.3390/rs15082008
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.
Vorträge
Luhmann, T.
:
Kombination von Laserscanning und Photogrammetrie – Potenziale und Grenzen.
Terrestrisches Laserscanning 2010, Fulda,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
Einsatzmöglichkeiten von Open-Source-Produkten bei EVU zur Minimierung von Lizenzkosten.
iro Workshop Qualitätssicherung bei Gashochdruckleitungen, Nürnberg,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
OGC-Sensorstandards und Anwendungsszenatrien.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
Knies, J. :
Repowering und Sichtbarkeitsanalysen als Steuerungsmittel für die Regionalplanung.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
, . :
3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen.
Innovationsrunde „Solar“, Oldenburg,
November 2010
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)