Artikel und Bücher

KOÇ, Zehra; Demirel, Hande; Kada, Martin; Wichmann, Andreas (2017): 3B Bina Modellerinde Güvenlik Etkili Çoklu Detay Seviyesinde Modelleme. Harita Dergisi , Weblink
Neiß-Theuerkauff, T.; Werner, T.; Wallhoff, F.; Brinkhoff, T. (2017): 3D-Visualisierung von Über- und Unterwasserfahrzeugen zur Evaluation von Steuerungsalgorithmen mithilfe einer Game-Engine. Tagungsband zur Konferenz Go-3D 2017 "Mit 3D Richtung Maritim 4.0", Rostock, Fraunhofer Verlag, S. 135-146 , Weblink
Fiorentino, D.; Pesch, R.; Günther, C.-P.; Gutow, L.; Holstein, J.; Dannheim, J.; Ebbe, B.; Bildstein, T.; Schröder, W.; Schuchardt, B.; Brey, T.; Wiltshire, K. H. (2017): A ‘fuzzy clustering’approach to conceptual confusion: how to classify natural ecological associations. Marine Ecology Progress Series, 584, 17-30 , doi: doi.org/10.3354/meps12354 , Weblink
Knies, J. (2017): A spatial approach for a future-oriented heat planning in urban areas. Book of Abstracts of the 3rd International Conference on Smart Energy Systems and 4th Generation District Heating 2017, Copenhagen, Denmark
Rosenbauer, R.; Fontana, F.; Hastedt, H.; Luhmann, T.; Ochsner, D.; Rieke-Zapp, D.; Rofallski, R. (2017): Advantages in Additive Manufacturing for a Medium Format Metrology Camera. In Meboldt M., Klahn C. (eds): Industrializing Additive Manufacturing - Proceedings of Additive Manufacturing in Products and Applications (AMPA2017) , doi: 10.1007/978-3-319-66866-6_28

Vorträge

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
Popovas, D. : Virtual terrestrial laser scanner simulator in digital twin environment. 9th ARQUEOLÓGICA 2.0 & 3rd GEORES, Valencia, Spain, April 2021

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „WärmewendeNordwest – Digitalisierung zur Umsetzung von Wärmewende- und Mehrwertanwendungen für Gebäude, Campus, Quartiere und Kommunen im Nordwesten“ (kurz WWNW) - wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildun... mehr
Gefördert durch: Deutscher Akademischer Austausch Dienst (DAAD)
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Software-Tools zur Erstellung von simulierten Massendaten von Objekten, die mit einem terrestrischen Laserscanner aufgenommen werden. Diese Instrumente erzeugen 3D-Punktwolken von verschiedenen Stationen, d... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dr. Darius Popovas Dr. Maria Chizhova Dr. Denys Gorkovchuk Dr. Julia Gorkovchuk Prof. Dr. Mona Hess Mykola Trehub
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Die Digitalisierung stellt auch Museen vor große Herausforderungen. So umfasst die Sammlung des Landesmuseums Natur und Mensch Oldenburg Objekte aus der Naturkunde, der Archäologie und der Ethnologie, von denen bis jetzt nur ein Bruchteil digital e... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (10.2022-03.2023) Paul Kalinowski, M.Sc.

Abschlussarbeiten


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)