Artikel und Bücher

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

Rofallski, R. : Optische Unterwasser-3D-Messtechnik. Abschlussveranstaltung des Projekts Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS), Juni 2021
Brinkhoff, T. : Datenmanagement. Abschlussveranstaltung des Projekts Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS), Juni 2021
Colson, A. ; Hastedt, H. ; Wiedmann, S. : Monitoring der Bremer Kogge. Seminar Zerstörungsfreie Prüftechnik, Fakultät Maschinenwesen, TU München, Juni 2021
Luhmann, T. : Optische Unterwasser-3D-Messtechnik. Forum Maritim - Workshop Intelligente und kooperierende Unterwasser-Sensorsysteme: Anwendungsszenarien und neue technische Entwicklungen (online), Juni 2021
Nietiedt, S. : TurbuMetric- Dynamische optische 3D-Messtechnik. TurbuMetric- Öffentlicher Workshop, April 2021

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
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

Abschlussarbeiten


Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)