Artikel und Bücher

Nietiedt, S.; Göring, M.; Willemsen, T.; Wester, T.; Kröger, L.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2019): Measurement of fluid-structure interaction of wind turbines in wind tunnel experiments: Concept and first results. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W18, 143–149 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W18-143-2019
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): On scale definition within calibration and orientation of multi-camera systems in multimedia photogrammetry. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W10, pp. 93-100 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W10-93-2019
Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): Optimierung flächenbasierter Bildzuordnungsverfahren bei spekularen Reflexionen. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 108-119
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2019): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, 345 p
Luhmann, T. (2019): Recent developments in close-range photogrammetry. GIM International, February 2019, pp. 14-19

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), Athen, Juni 2024 Weblink
Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. VRscan3D project week, Vilnius, Mai 2024

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-)
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
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


Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Rohjans

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Kooperationspartner

2Orgu GmbH

Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Frank Mönsters

Kooperationspartner

sigma3D GmbH

Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Betreuer

Prof. Dr. Thomas Brinkhoff

Dr. Georg Klose

Kooperationspartner

Prognos AG