Artikel und Bücher

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
Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023): Building physics monitoring with open standards. Lund, H., Mathiesen, B. V., Østergaard, P. A., & Brodersen, H. J. (Eds.) (2023). Book of Abstracts: 9th International Conference on Smart Energy Systems , Weblink
Beermann, J.; Gutow, L.; Wührdemann, S.; Konijenberg, R.; Heinicke, K.; Bildstein, T.; Jaklin, S.; Gusky, M.; Zettler, M.; Dannheim, J.; Pesch, R. (2023): Characterization and differentiation of sublittoral sandbanks in the southeastern North Sea. Biodiversity and Conservation , doi: https://doi.org/10.1007/s10531-023-02629-4 , Weblink
Luhmann, T. (2023): Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. 4th ed., Walter de Gruyter, Berlin , doi: https://doi.org/10.1515/9783111029672-001 , Weblink

Vorträge

Brinkhoff, T. : Datenerfassung über Tablet-PC und Smartphone - Grundlagen und Möglichkeiten. iro-Workshop „Qualitätssicherung bei Gashochdruckleitungen“, Hannover, November 2013
Willemsen, T. : Development of a Stereo-Laser-Profile-System for the Optical Inspection of Welding Seams. ISPRS Workshop Laser Scanning 2013, Antalya, Türkei, November 2013
Luhmann, T. : A Comparison of Close-Range Photogrammetry and Laser Scanning for Deformation Measurement of Industrial Tanks. National Technical University, Donetsk, Ukraine, Oktober 2013
Luhmann, T. : Current Research in Photogrammetry and Geoinformatics at Jade University Oldenburg (Germany). Yerevan State University of Architecture and Construction, Yerevan, Armenien, Oktober 2013
Luhmann, T. : Einführung in die 3D-Bildmesstechnik - Grundlagen der Photogrammetrie. Framos, München, Oktober 2013

Projekte

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Eine besondere Herausforderung stellt eine zukünftig dekarbonisierte Wärmeversorgung im urbanen Bereich dar. Die technische Fokussierung auf die Systemkopplung von Strom und Wärme zur Erhöhung des Anteils regenerativer Energien in der Wärmeverso... mehr
Personen
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Ziel des Verbundprojektes ist die gleichzeitige geometrische Erfassung von turbulenten Windströmungen (Fluidverhalten) und Deformationen von Rotorblattoberflächen von Windenergieanlagen, um neue Erkenntnisse über ihr Verhalten bei Last... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Sinah Vogel (01.2021-04.2021) Dr. Ing. Thomas Willemsen (10.2018-06.2019) Simon Nietiedt, M.Sc. Annika Katrin Jepping, B.Sc. Martina Göring, M.Sc. Robin Rofallski, M.Sc.
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projektes ist die Untersuchung bildgebender Techniken und Entwicklung spezieller Verfahren, die auf Basis von intraoperativen und präoperativen Daten agieren. Die Einsatzgebiete liegen in erster Linie in der Orthopädie, prinzipiell ist die... mehr

Abschlussarbeiten


Ermittlung einer durchgängigen WLAN-Versorgung in einem Innenstadtbereich mit Hilfe einer GIS-Analyse (2023/1)
Automatisierte Ableitung der Verfahrensgrenze im Vorverfahren einer Flurbereinigung nach Abwägung der agrarstrukturellen und topografischen Gegebenheiten (2023/1)
Optimierung der Planwunschgespräche – Vereinheitlichung, automatisiere Verarbeitung der Planwunschprotokolle sowie dessen Visualisierung (2023/1)
Feldraine als Standorte für Photovoltaikanlagen - Ein geodatenbasiertes Bewertungsverfahren für die Region Nordwest Niedersachsen (2023/1)
Konzeption und Implementierung von Deep Reinforcement Learning zur Raumkonditionierung von Bestandsgebäuden (2023/1)