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
Bethmann, F.; Herd, B.; Luhmann, T.; Ohm, J. (2009):
3D-Erfassung von Freiformflächen aus Bildsequenzen unter Berücksichtigung von Störobjekten. In: Publikationen der Deutschen Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation e.V., Band 18, 2009, 303-315
Luhmann, T. (2009):
Beispiele photogrammetrischer Messtechnik im Ingenieur- und Rohrleitungsbau. 23. Oldenburger Rohrleitungsforum, Vulkan Verlag, 2009, 26-33
Ratzke, H.-P. (2009):
Energieeinsparung durch den Einsatz von Solarenergie. KOMCOM Nord 10./11.02.2009, Hannover, Messezeitschrift, 66-67
Meyer, A.M. (2009):
Entwicklung eines Verfahrens zur Detektion von Zusatz-Verkehrszeichen durch Bildanalyse (Kurzfassung der Diplomarbeit). In: VDV-Magazin, Ausgabe 05/2009
Rieke-Zapp, D.; Tecklenburg, W.; Peipe, J.; Hastedt, H.; Haig, C. (2009):
Evaluation of the geometric stability and the accuracy potential of digital cameras – Comparing mechanical stabilisation versus parameterisation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 64/3, 2009, 248-258
Vorträge
Luhmann, T.
:
Introduction to Close-Range Photogrammetry - Fundamentals and Camera Calibration.
Kiev National University for Construction and Architecture, Kiew,
Oktober 2019
Luhmann, T.
:
Fusion of Photogrammetry and Laserscanning for Cultural Heritage Objects.
GeoSpatial Conference, Teheran,
Oktober 2019
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
Luhmann, T.
:
Introduction to 3D reconstruction from images.
Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
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)