Artikel und Bücher

Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023): Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022): A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences , doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022): A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014 , doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Kalinowski, P.; Hindmarch, J.; Luhmann, T. (2022): Accuracy investigations of hand-held scanning system using different dumbbell artefacts. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2022, 401–407 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-401-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Menna, F.; Nocerino, E.; Luhmann, T. (2022): An efficient solution to ray tracing problems for hemispherical refractive interfaces. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-2-2022, 333–342 , doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-333-2022 , Weblink

Vorträge

Luhmann, T. : Technologien zur optischen Erfassung dreidimensionaler Oberflächen. Aesculap, Tuttlingen, Juli 2015
, . : On Evolutionary Approaches to Wind Turbine Placement with Geo-Constraints. Genetic and Evolutionary Computation Conference, Madrid, Spain, Juli 2015
Luhmann, T. : Messprinzipien und erreichbare Genau-igkeiten in der Nahbereichsphotogrammetrie. 58. Heidelberger Bildverarbeitungsforum, Oberkochen, Juli 2015
Jaquemotte, I. : 3D-Gebäude- und Stadtmodellierung - ein Überblick. Fachfortbildung Geodatenmanagement des LGLN, Soltau, Juli 2015
Luhmann, T. : New Developments in Photogrammetric Matching Approaches for 3D Surface Reconstruction. Application Panel on Contact-Free 3D Measurement Methods Ranging from Laser-Scanning to Imaging, World of Photonics Congress, München, Juni 2015

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
In diesem Projekt wird eine automatisierte Produktionskette entwickelt, welche ein digitales Abbild des Katuschukextrusionsprozesses erzeugen soll. Mittels Online-Messmethoden sollen im am IAPG angesiedelten Teilprojekt chargenbedingte Schwankungen a... mehr
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
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Mareike Fincken, M.Sc. (03.2024-08.2024) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-) Dr. Pavel Paulau (07.2022-) Moritz Elbeshausen, M.Sc. (11.2022-)
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

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)