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Lesnyak, Ekaterina; Belkot, T.; Hurka, Johannes; Hörding, Jan Philipp; Kuhlmann, Lea; Paulau, P.; Schnabel, M.; Schönfeldt, Patrik; Middelberg, Jan (2023):
Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale. Big Data and Cognitive Computing
, doi: https://doi.org/10.3390/bdcc7030145
Lenzi, J.; Barnas, A.; ElSaid, A.; Desell, T.; Rockwell, R. F.; Ellis-Felege, S. (2023):
Artificial intelligence for automated detection of large mammals creates path to upscale drone surveys. Scientific Reports
, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28240-9 , Weblink
Golomingi, Raffael; Dobay, Akos; Franckenberg, Sabine; Ebert, L.; Sieberth, T. (2023):
Augmented Reality in Forensics and Forensic Medicine - Current Status and Future Prospects. Science & Justice
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.009
Zimmermann, Norio; Sieberth, T.; Dobay, Akos (2023):
Automated wound segmentation and classification of seven common injuries in forensic medicine. Forensic Science, Medicine and Pathology
, doi: https://doi.org/10.1007/s12024-023-00668-5
Hurka, J.; Paulau, P.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023):
Bidirectional integration of a KNX equipped energy efficiency test bench building with the OGC SensorThings standard. KNX Scientific Conference 2023, Barcelona
, Weblink
Vorträge
Rofallski, R.
:
Optische Unterwasser-3D-Messtechnik.
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
Popovas, D.
:
Virtual terrestrial laser scanner simulator in digital twin environment.
9th ARQUEOLÓGICA 2.0 & 3rd GEORES, Valencia, Spain,
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
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
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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)