Artikel und Bücher

Wichmann, Andreas; Agoub, Amgad; Schmidt, Valentina; Kada, Martin (2019): RoofN3D: A Database for 3D Building Reconstruction with Deep Learning. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing , doi: https://doi.org/10.14358/PERS.85.6.435 , Weblink
Schüssler, F. (2019): Schweden. Dittmann, A. u. W. Gieler (Hg.): Staatenlexikon Europa. Geographie, Geschichte, Kultur, Politik und Wirtschaft. , doi: 10.3726/b15960
Knies, J. (2019): Suitability Areas for Energy Planning in Communities. International Conference on New Pathways for Community Energy and Storage 2019, Groningen, Netherlands , doi: 10.3990/1.9789036547970 , Weblink
Nietiedt, S.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019): Untersuchung von Orientierungs- und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem. Kersten (Hrsg.): Publikationen der DGPF, Band 28, pp. 711-719 , Weblink
Chizhova, M.; Luhmann, T.; Jepping, A.; Hastedt, H.; Gorkovchuk, D. (2019): Vergleichende Analyse von Photogrammetrie und Laserscanning zur 3D-Rekonstruktion georgischer Kirchendenkmäler. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 271-284

Vorträge

Hastedt, H. : Geometrische Qualitätsmerkmale beim Einsatz handelsüblicher Kameras in der optischen 3D-Messtechnik. Online-Treffen der AG Bildverarbeitung von Optence e.V. und der Automatisierungsregion Rhein Main Neckar, April 2021
Luhmann, T. : Grundlagen, Systeme und Anwendungen der optischen 3D-Messtechnik in Industrie, Medizin und Kulturwissenschaften. InnosysDialog „3D-Messtechnik und Digitale Bildverarbeitung – Systeme und Methoden von Low-Cost bis High-Tech“, Technologiezentrum Nordenham, März 2021
Luhmann, T. ; Chizhova, M. : VirScan3D – Ein Simulator für terrestrisches Laserscanning. Jahrestagung der DGPF, Dresden, online, März 2021
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Februar 2021
Luhmann, T. : Einführung in die Luftbildphotogrammetrie. Universität Bamberg, Januar 2021

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


Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)