Artikel und Bücher
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Chizhova, M.; Luhmann, T. (2017):
Wavelet-basierte Erkennung architektonischer Formen aus präzisen Punktwolken. In Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 129-141
Vorträge
Fincken, M.
:
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung.
36. Oldenburger Rohrleitungsforum,
Februar 2024
Werner, T.
:
About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements.
1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23),
November 2023
Projekte
1999-2000
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein multimedialer Vorlesungsraum mit Videokameras, Funkmikrofonen, Mischpult, Lautsprechern, Beamer und Whiteboard eingerichtet.
Erfassung, Rekonstruktion und Simulation von realen Objekten
1999
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Optische Messung der Wellentopographie
1998-2000
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (06.1998-03.2000) Dipl.-Ing.(FH) Holger Broers (08.1998-12.1998)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) (06.1998-03.2000) Dipl.-Ing.(FH) Holger Broers (08.1998-12.1998)
Abschlussarbeiten
Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Kooperationspartner
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Kooperationspartner
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)