Entwicklung eines echtzeitfähigen optischen Multisensorsystems zur hochgenauen Erfassung und Registrierung von Oberflächen für chirurgische Anwendungen
2017-2022
Artikel und Bücher
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Rönfeld, J.; Meyer, P.; Weisensee, M. (2001):
Photogrammetric Reconstruction and Virtual Presentation of the Cistercian Monastery Haina. CIPA, Berlin, 2001
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
Vorträge
Luhmann, T.
:
PhotoApp - Applied Photogrammetry and Optical Metrology for Improving Industrial and Engineering Production Processes.
Tempus meeting, Kyiv National University of Construction and Architecture, Ukraine,
Dezember 2012
Ratzke, H. :
Das Potential für erneuerbare Energien in einer Region – Herausforderung Energiewende.
Schlaues Haus, Oldenburg,
Dezember 2012
Luhmann, T.
:
Online-Photogrammetrie – Aktuelle Anwendungen in Industrie und Medizin.
Geodätisches Kolloquium, FH Frankfurt,
November 2012
Schüssler, F.
:
Geographical Energy Research.
The Renewable Turn. North Sea Sustainable Energy Planning Project, Final Conference, Oldenburg,
November 2012
Ratzke, H. :
Dezentrale Energieversorgung – ein Baustein für die Energieversorgung der Zukunft.
Schlaues Haus, Oldenburg,
November 2012
Projekte
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
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
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)
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)