Artikel und Bücher

Werner, T.; Ahlers, J.; Brinkhoff, T. (2023): About privacy on smart tachographs: Reconstructing car-driven routes based on speed measurements. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 14–19. , doi: 10.1145/3615889.3628511 , Weblink
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

Vorträge

Luhmann, T. : Introduction to Close-Range Photogrammetry. DAAD VRscan3D Projektwoche, Universität Bamberg, September 2022
Koch, S. : WärmewendeNordwest - Digitalisierter Experimentalcampus Bauphysik. 9. Oldenburger BIMTag, September 2022 Weblink
Kahmen, O. : Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch photogrammetrische Verfahren. 9. BIM-Tag / 20. Oldenburger 3D-Tage, September 2022
Luhmann, T. : 20 Jahre 3D-Tage – Ein Rückblick. Oldenburger BIMTag, September 2022
Hastedt, H. : Von Messtechnik bis Farbe – 3D-Erfassung für das Kulturerbe. Oldenburger BIM-Tag, September 2022

Projekte

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.
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.

Abschlussarbeiten


Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
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)