Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
2022-2025
Artikel und Bücher
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Fisler, A.; Weisensee, M. (2004):
Management of Geo-Coded Data. Proceedings 20th ISPRS Congress, Istanbul, Turkey, 2004, in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Vol. 35
Luhmann, T.; Godding, R. (2004):
Messgenauigkeit und Kameramodellierung - Kernfragen der Industriephotogrammetrie. Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, Heft 1/2004, S. 13-21
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W (2004):
Modellierung hochauflösender digitaler Kameras im Hinblick auf ihre Verifizierung nach VDI/VDE 2634. Luhmann (ed.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik - Beiträge der 3. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Heidelberg
, Weblink
Hastedt, H. (2004):
Monte-Carlo-Simulation in Close-Range Photogrammetry. Proceedings 20th ISPRS Congress, Istanbul, Turkey, 2004, in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Vol. 35
, Weblink
Wendt, A.; Luhmann, T.; Riede, R.; Weisensee, M. (2004):
Multiple Bildkorrelation im dreidimensionalen Objektraum mit konvergenten Aufnahmen. Publikationen der DGPF, Band 16, Halle
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)