Entwicklung eines echtzeitfähigen optischen Multisensorsystems zur hochgenauen Erfassung und Registrierung von Oberflächen für chirurgische Anwendungen
2017-2022
Artikel und Bücher
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Perda, G.; Morelli, L.; Remondino, F.; Fraser, C.; Luhmann, T. (2024):
Analyzing marker-based, handcrafted and learning-based methods for automated 3D measurement and modelling. Optical 3D Metrology Workshop, Brescia
Paulau, P.; Hurka, J.; Middelberg, J.; Koch, S. (2024):
Centralised monitoring and control of buildings using open standards. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
, doi: 10.5194/isprs-annals-X-4-W4-2024-169-2024 , Weblink
Sheikholeslami, Mohammad Moein; Kamran, Muhammad; Wichmann, Andreas; Sohn, Gunho (2024):
CornerRegNet: Building Segmentation from Overhead Imagery Using Oriented Corners in Deep Networks. Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Sieberth, T.; Meindl, Michael; Sagmeiser, Bernhard; Franckenberg, Sabine; Ptacek, Wolfgang (2024):
Cost-effective 3D documentation device in forensic medicine. Forensic Science International
, doi: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2024.112005
Sheikholeslami, Mohammad Moein; Kamran, Muhammad; Wichmann, Andreas; Sohn, Gunho (2024):
Enhancing Polygonal Building Segmentation via Oriented Corners. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.12256 , Weblink
Vorträge
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
Brinkhoff, T.
:
Data Science in der Hochschulausbildung und für EVU.
GiN EVU Forum 2019, Oldenburg,
September 2019
Luhmann, T.
:
Introduction to 3D reconstruction from images.
Bachelor lecture, Vilniaus Gedimino technikos universitetas, Vilnius,
September 2019
Luhmann, T.
:
Hochauflösende photogrammetrische 3D-Erfassung musealer und archäologischer Objekte.
9. Workshop der AG CAA, Wilhelmshaven,
September 2019
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
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)
Integration und Verteilung von ALKIS-Grunddaten und Fortführungsdaten in Echtzeit mittels Open-Source-Technologien (2024/2)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)