Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
Artikel und Bücher
Alle
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
Luhmann, T. (2001):
Photogrammetric Systems for Close-range Applications: State-of-the-art and practical solutions for industrial applications. GIM International, Vol. 15, 7/2001, pp.12-15
Brinkhoff, T. (2001):
Using a Cluster Manager in a Spatial Database System. 9th ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, Atlanta, Nov. 2001, 136-141
, Weblink
Tecklenburg, W.; Luhmann, T. (2001):
Verfahrensentwicklung zur automatischen Orientierung von Panoramabildverbänden als Grundlage der geometrischen Erfassung von Innenräumen. Wissenschaftlicher Bericht der Fachhochschule Oldenburg/Ostfriesland/Wilhelmshaven, ISSN 1618-758 X, pp. 64-72
Weisensee, M. (2001):
Zur gemeinsamen Auswertung von Laser Scanning Daten und Digitalen Photogrammetrischen Bildern. Festschrift Prof. Wrobel, Darmstadt 2001
Weisensee, M. (2000):
Combined Adjustment of Laser Scanning Data and Digital Photogrammetric Images. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.33, Amsterdam, 2000
Vorträge
Luhmann, T.
:
Kombination von Laserscanning und Photogrammetrie – Potenziale und Grenzen.
Terrestrisches Laserscanning 2010, Fulda,
Dezember 2010
Brinkhoff, T.
:
Einsatzmöglichkeiten von Open-Source-Produkten bei EVU zur Minimierung von Lizenzkosten.
iro Workshop Qualitätssicherung bei Gashochdruckleitungen, Nürnberg,
Dezember 2010
, . :
3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen.
Innovationsrunde „Solar“, Oldenburg,
November 2010
Luhmann, T.
:
3D-Modellierung und optimierte Effizienzberechnung von Photovoltaiksystemen.
Innovationsrunde „Solar“, Oldenburg,
November 2010
Brinkhoff, T.
:
OGC-Sensorstandards und Anwendungsszenatrien.
GiN EVU Forum, Oldenburg,
November 2010
Projekte
Gefördert durch: Deutsches Schifffahrtsmuseum, Leibniz-Institut für Maritime Geschichte
Das Projekt verfolgt die Konzeption und Durchführung des geometrischen Monitorings der Bremer Kogge (ca. 25m x 8m x 8m), dem weltweit am besten erhaltenen Handelsschiff des Mittelalters. Es wurde ein Konzept für großvolumige optische 3D-Me... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Dieses interdisziplinäre Projekt hat es zum Ziel autonom agierende Über- und Unterseefahrzeuge zu entwickeln. Dabei werden in einem Teilprojekt Kalibrieransätze und Algorithmen für die speziellen Herausforderungen der Unterwasserphotogra... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)