Integration und simultane Schätzung kinematischer Parameter bei der Mehrbildzuordnung von dynamischen Prozessen
2022-2025
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Luhmann, T. (2005):
On the determination of objects rotation and translation in 3-D space (6 DOF) by a single camera. Optical 3-D Measurement Techniques, 2005
Luhmann, T. (2005):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 4. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann Verlag, Heidelberg, 350 Seiten
Hastedt, H.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2005):
Simulationsbasiertes Systemdesign für die optische Messtechnik nach VDI/VDE 2634. In: Publikationen der DGPF, Band 14, Eckhard Seyfert (Hrsg.)
, Weblink
Krüger, A.; Brinkhoff, T. (2005):
Spatial Data Management – Development of e-Learning Modules. Proceedings 8th AGILE Conference on Geographic Information Science, Estoril, Portugal, 2005, 207-214
, Weblink
Luhmann, T.; Raguse, K. (2005):
Synchronous 3-D High-Speed Camera with Stereo-Beam Splitting. Sensor+Test, Nürnberg
Vorträge
Luhmann, T.
:
Kombination von Laserscanning und Photogrammetrie – Potenziale und Grenzen.
Terrestrisches Laserscanning 2010, Fulda,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
Einsatzmöglichkeiten von Open-Source-Produkten bei EVU zur Minimierung von Lizenzkosten.
iro Workshop Qualitätssicherung bei Gashochdruckleitungen, Nürnberg,
Dezember 2010
Luhmann, T.
:
3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen.
Innovationsrunde „Solar“, Oldenburg,
November 2010
Brinkhoff, T.
:
OGC-Sensorstandards und Anwendungsszenatrien.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
Knies, J. :
Repowering und Sichtbarkeitsanalysen als Steuerungsmittel für die Regionalplanung.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
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) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (-03.2024) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. (-03.2024) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) 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)