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Lesnyak, Ekaterina; Belkot, T.; Hurka, Johannes; Hörding, Jan Philipp; Kuhlmann, Lea; Paulau, P.; Schnabel, M.; Schönfeldt, Patrik; Middelberg, Jan (2023):
Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale. Big Data and Cognitive Computing
, doi: https://doi.org/10.3390/bdcc7030145
Lenzi, J.; Barnas, A.; ElSaid, A.; Desell, T.; Rockwell, R. F.; Ellis-Felege, S. (2023):
Artificial intelligence for automated detection of large mammals creates path to upscale drone surveys. Scientific Reports
, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28240-9 , Weblink
Golomingi, Raffael; Dobay, Akos; Franckenberg, Sabine; Ebert, L.; Sieberth, T. (2023):
Augmented Reality in Forensics and Forensic Medicine - Current Status and Future Prospects. Science & Justice
, doi: https://doi.org/10.1016/j.scijus.2023.04.009
Zimmermann, Norio; Sieberth, T.; Dobay, Akos (2023):
Automated wound segmentation and classification of seven common injuries in forensic medicine. Forensic Science, Medicine and Pathology
, doi: https://doi.org/10.1007/s12024-023-00668-5
Hurka, J.; Paulau, P.; Middelberg, J.; Koch, S. (2023):
Bidirectional integration of a KNX equipped energy efficiency test bench building with the OGC SensorThings standard. KNX Scientific Conference 2023, Barcelona
, Weblink
Vorträge
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Jaquemotte, I.
; Pesch, R.
:
Möglichkeiten der Einbindung des Landschaftsinformationszentrums Ammerland e.V. in die Lehrveranstaltungen des Abteilung Geoinformation des Fachbereichs BGG der Jade Hochschule.
Roadmap Geografische Forschungsthemen im Ammerland; Landschaftsinformationszentrum Ammerland e.V., Jaspershof, Westerstede,
November 2022
Luhmann, T.
:
Development of a simulator for terrestrial laser scanning as a powerful tool for distance learning.
Polytecnico di Milano, Campus Lecco,
November 2022
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
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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Design und prototypische Implementierung einer Georeferenzierung im Web-Browser mittels Javascript und dem Open-Source-Geoportal „Masterportal“ (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Möglichkeiten der Herstellung synthetischer Trainingsdaten für KI-Modelle in einer Game-Engine aus Geodaten (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)