Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
2022-2025
Artikel und Bücher
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Bethmann, F.; Herd, B.; Luhmann, T.; Ohm, J. (2009):
3D-Erfassung von Freiformflächen aus Bildsequenzen unter Berücksichtigung von Störobjekten. In: Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation e.V., Band 18, 2009, 303-315
Luhmann, T. (2009):
Beispiele photogrammetrischer Messtechnik im Ingenieur- und Rohrleitungsbau. 23. Oldenburger Rohrleitungsforum, Vulkan Verlag, 2009, 26-33
Ratzke, H.-P. (2009):
Energieeinsparung durch den Einsatz von Solarenergie. KOMCOM Nord 10./11.02.2009, Hannover, Messezeitschrift, 66-67
Meyer, A.M. (2009):
Entwicklung eines Verfahrens zur Detektion von Zusatz-Verkehrszeichen durch Bildanalyse (Kurzfassung der Diplomarbeit). In: VDV-Magazin, Ausgabe 05/2009
Rieke-Zapp, D.; Tecklenburg, W.; Peipe, J.; Hastedt, H.; Haig, C. (2009):
Evaluation of the geometric stability and the accuracy potential of digital cameras – Comparing mechanical stabilisation versus parameterisation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 64/3, 2009, 248-258
Vorträge
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry.
DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg,
September 2022
Koch, S.
:
WärmewendeNordwest - Digitalisierter Experimentalcampus Bauphysik.
9. Oldenburger BIMTag,
September 2022
Weblink
Kahmen, O.
:
Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren.
9. BIM-Tag / 20. Oldenburger 3D-Tage,
September 2022
Hastedt, H.
:
Von Messtechnik bis Farbe – 3D-Erfassung für das Kulturerbe.
Oldenburger BIM-Tag,
September 2022
Projekte
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Klassische Verfahren der photogrammetrischen Verformungsanalyse bestehen zum einen aus der spatio-temporalen Bildzuordnung (spatio temporal matching – STM) und zum anderen aus einem nachfolgenden Schritt der Berechnung von Verformungsparame... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Transformation und Strukturwandel im ländlichen Raum bedeuten Veränderungen in Raum und Zeit. Solche raumzeitlichen Daten sollen von der Geo-Toolbox über digitale Technologien wie beispielsweise Datenbanken und Geoinformationssysteme (GIS)... mehr
Personen
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. habil. Roland Pesch (Leitung) Prof. Dr. rer. nat. Frank Schüssler (Leitung) Tobias Werner, M.Sc. (10.2022-) Jonas Schoo, M.Sc. (06.2022-) Maren Leiz, M.Sc. (08.2022-) Dr. Amirmohammad Ghavimi (08.2022-)
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung an Fachhochschulen“ zur Schaffung, Verstetigung und B... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Abschlussarbeiten
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Kooperationspartner
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)