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Golomingi, Raffael; Dobay, Akos; Franckenberg, Sabine; Ebert, L.; Sieberth, T. (2023):
Augmented Reality in Forensics and Forensic Medicine - Current Status and Future Prospects. Science & Justice
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.009
Zimmermann, Norio; Sieberth, T.; Dobay, Akos (2023):
Automated wound segmentation and classification of seven common injuries in forensic medicine. Forensic Science, Medicine and Pathology
, doi: https://doi.org/10.1007/s12024-023-00668-5
Hurka, J.; Paulau, P.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023):
Bidirectional integration of a KNX equipped energy efficiency test bench building with the OGC SensorThings standard. KNX Scientific Conference 2023, Barcelona
, Weblink
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
Vorträge
Sieberth, T.
:
State-of-the-art in forensic photogrammetry.
Low-Cost 3D und Optical 3D Metrology Workshop,
Dezember 2024
Herbers, M.
; Albers, S.
:
Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut (DiViAS).
Alumnitreffen Geo,
November 2024
Sieberth, T.
:
Forensische Bildgebung – Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte, aber ein 3D Modell spricht Bände.
Science Pub Wilhelmshaven,
November 2024
Lenzi, J.
; Leiz, M.
; Ahvo, A. ; Bergström, U. ; Sacre, E. ; Juva, K. ; Virtanen, E. ; Takkolander, A. ; Kotta, J. ; Kaasik, A. ; Fetissov, M. ; Berkström, C. ; Ract, C. ; Pesch, R.
:
Predicting Marine Species Shifts and Identifying Biodiversity Hotspots under Climate Scenarios.
Informal Consultation Session HELCOM Working Group on Biodiversity, Protection and Restoration (WG BioDiv),
Oktober 2024
Wichmann, A.
:
Freie Geodaten – Gewinnung und Nutzung.
Ressource Denkmal-Dach – Automatisierte Analyse und Kartierung von Dächern,
Oktober 2024
Weblink
Projekte
Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Das Projekt OptiKons zielt darauf ab, durch den Einsatz optischer 3D-Messtechnik den Zeitpunkt zu erkennen, an dem sich archäologisches Nassholz verformt, um eine frühzeitige und angepasste konservatorische Maßnahme zu ermöglichen. Ein unterwasse... mehr
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
2023-2025
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) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-09.2024) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2024-09.2024) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (05.2023-)
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)