Entwicklung eines echtzeitfähigen optischen Multisensorsystems zur hochgenauen Erfassung und Registrierung von Oberflächen für chirurgische Anwendungen
2017-2022
Artikel und Bücher
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Wendt, A.; Luhmann, T.; Tecklenburg, W.; Weisensee, M. (2003):
Passive photogrammetrische Oberflächenerfas-sung ohne Musterprojektion. GESA, Braunschweig 2003
Luhmann, T. (2003):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 2. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann-Verlag, Heidelberg
Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2003):
Potential of panoramic view generated from high-resolution frame images and rotating line scanner images. In Gruen/Kahmen (ed.): Optical 3-D Measurement Techniques, Zürich
Weisensee, M.; Wendt, A. (2003):
Registration and integration of point clouds using intensity information. Optical 3D, Zürich, 2003
Wendt, A.; Weisensee, M. (2003):
Registrierung und Integrierung von Punktwolken. 2. Oldenburger 3D-Tage, Oldenburg, 2003
Vorträge
Koch, S.
:
Data Science für die Energie- und Wärmewende.
InnosysDialog - Mensch und Maschine digital und smart: Produktionseffizienz durch intelligente Steuerung,
Oktober 2021
Willmann, A. ; Kaiser, L. ; Pesch, R.
; Hollermann, S. :
Inselkita Spiekeroog. Energy Efficient Design of an Environmental Kindergarden for Early Childhood Education on the Island Spiekeroog - A Collaborative-Transdisciplinary Higher Education Teaching Project..
International Transdisciplinary Conference ITD21, Zurich, Switzerland. Sept 13-17, 2021,
September 2021
Kalinowski, P. :
Data fusion of historical photographs with modern 3D data for an archaeological excavation – concept and first results.
ISPRS-Kongress Online,
Juli 2021
Hastedt, H.
:
Evaluation of interior orientation modelling for cameras with aspheric lenses and image pre-processing with special emphasis to SFM reconstruction.
ISPRS-Kongress Online,
Juli 2021
Brinkhoff, T.
:
Datenmanagement.
Abschlussveranstaltung des Projekts Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS),
Juni 2021
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
Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Kooperationspartner
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
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)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)