Artikel und Bücher

Perda, G.; Morelli, L.; Remondino, F.; Fraser, C.; Luhmann, T. (2024): Analyzing marker-based, handcrafted and learning-based methods for automated 3D measurement and modelling. Optical 3D Metrology Workshop, Brescia
Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2024): Centralised monitoring and control of buildings using open standards. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , doi: 10.5194/isprs-annals-X-4-W4-2024-169-2024 , Weblink
Sheikholeslami, Mohammad Moein; Kamran, Muhammad; Wichmann, Andreas; Sohn, Gunho (2024): CornerRegNet: Building Segmentation from Overhead Imagery Using Oriented Corners in Deep Networks. Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Sieberth, T.; Meindl, Michael; Sagmeiser, Bernhard; Franckenberg, Sabine; Ptacek, Wolfgang (2024): Cost-effective 3D documentation device in forensic medicine. Forensic Science International , doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2024.112005
Sheikholeslami, Mohammad Moein; Kamran, Muhammad; Wichmann, Andreas; Sohn, Gunho (2024): Enhancing Polygonal Building Segmentation via Oriented Corners. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.12256 , Weblink

Vorträge

Hastedt, H. : Geometric quality of consumer cameras for optical 3D metrology. 73. Heidelberger Bildverarbeitungsforum, Oktober 2019
Luhmann, T. : Photogrammetric image processing. Master lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, September 2019
Brinkhoff, T. : Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU. GiN EVU Forum 2019, Oldenburg, September 2019
Luhmann, T. : Introduction to 3D reconstruction from images. Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius, September 2019
Luhmann, T. : Hochauflösende photogrammetrische 3D-Erfassung musealer und archäologischer Objekte. 9. Workshop der AG CAA, Wilhelmshaven, September 2019

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


Machbarkeitsstudie zum Deformationsmonitoring in Wiedervernässungsflächen unter Verwendung von RTK-basierter UAV-Photogrammetrie (2020/1)
Untersuchungen zur Eignung von visueller Inertial-Odometrie zur Vermessung von Hausanschlüssen am Beispiel der Lovion Measure App (2020/1)
Planung und Realisierung eines UAS-Vergleichspunktfeldes für Katasteranwendungen unter Einsatz einer DJI Phantom 4 RTK (2020/1)
Untersuchungen zur Ableitung von 3D-Informationen mittels Fusion von Thermal- und Farbbildern (2020/1)
Betreuer

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann

Dipl.-Ing. Carsten Bruns

Kooperationspartner

ÖbVI Bruns

Entwicklung eines Prozesses zur Detektion von Rissen auf Schweißnähten durch digitale Bildverarbeitung (2020/1)