3D-Visualisierung
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Visuelle Kommunikation zur Verhaltenssteuerung bei der RoutenwahlDie individuelle Entscheidung für eine bestimmte Verkehrsmodalität und Route hängt von verschiedenen Gegebenheiten ab. Insbesondere wird Information über das erwartete Verkehrsgeschehen als wichtig erachtet. Untersucht werden soll daher, ob die Vermittlung der aktuellen und der voraussichtlichen Situation vor Ort (inklusive Angabe bestimmter Sicherheiten) dazu führt, eine andere Route oder gar eine andere Modalität zu wählen.Leitung: SesterTeam:Jahr: 2018Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCarsLaufzeit: 2014-2023
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Visualisierung von Punktwolken mittels Parallax ScrollingFür die Visualisierung von Mobile Mapping Daten wurde ein Visualisierungsansatz aus dem Computerspielbereich adaptiert.Team:Jahr: 2017
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Big Data und Machine Learning
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Interdisciplinary Center for Applied Machine Learning - ICAMLDas ICAML (Interdisziplinäres Zentrum für Angewandtes Maschinelles Lernen) hat das Ziel, maschinelles Lernen interdisziplinär zugänglich zu machen. Um dieses Ziel zu erfüllen, werden drei fundamentale Komponenten der Lehre entwickelt und eingesetzt.Leitung: Werner, SesterTeam:Jahr: 2018Förderung: Bundesministerium für Bildung und ForschungLaufzeit: 11/2017-11/2019
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Objekterkennung in ALS-Daten mittels Deep LearningIn Zusammenarbeit mit dem Niedersächsischen Landesamt für Denkmalpflege entwickeln wir ein Verfahren zur automatischen Erkennung archäologischer Objekte in luftgetragenen Laserscandaten. Die Art der Objekte, die entdeckt werden sollen, ist hauptsächlich für Archäologen von Interesse, wie z. B. Haufen, Schächte, Holzkohlepfähle, Gruben, Schubkarren, Bombenkrater, Hohlwege usw. Es kann sich um spitze, lineare oder flächige Objekte handeln. Zu diesem Zweck verwenden wir tiefe Lerntechniken; nämlich Faltungsneuronale Netze (CNNs) zum Klassifizieren von Höhenbildern aus der Region von Interesse. Eine Kombination mehrerer (in den meisten Fällen 5) CNN-Klassifikatoren wird dann verwendet, um interessierende Objekte in einem aus der interessierenden Region erfassten digitalen Geländemodell zu erkennen und zu lokalisieren.Leitung: Sester, MonikaTeam:Jahr: 2018Förderung: MWK Pro*NiedersachsenLaufzeit: 2018-2020
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RainCarsZiel des Projektes RainCars ist die Verbesserung bisheriger Methoden zur Niederschlagsschätzung durch die Verwendung von Sensoren in Autos. Überschwemmungen verursachen auch in Deutschland regelmäßig große Schäden. Eine bessere flächendeckende Erfassung des Niederschlags könnte für genauere Vorhersagen sorgen. Ziel des Projekts RainCars ist die Verbesserung der räumlichen Niederschlagsschätzung durch zusätzliche Messungen mit Autos deren Scheibenwischer als Sensoren zur Regenmessung dienen. Der Kerngedanke: Relativ ungenaue Messungen an sehr vielen Orten sind besser als exakte Messungen an sehr wenigen Orten.Leitung: Sester, MonikaTeam:Jahr: 2017Förderung: DFGLaufzeit: 2013-2017
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Echtzeitvorhersage für urbane Sturzfluten und damit verbundene Wasserkontamination (EVUS)Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung eines schnellen Prognosemodells für Sturzflut in der Stadt Hannover. Hauptziel des Teilprojekts für das ikg ist die Integration neuer Sensoren für die Hochwasservorhersagemodelle.Leitung: Sester, MpnikaTeam:Jahr: 2017Förderung: BMBF GeorisikenLaufzeit: 2017-2019
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Szenenanalyse - Mustererkennung in PersonentracksZiel des Projektes ist die automatische Erkennung von Mustern in Trajektorien von Personen, die in Videosequenzen detektiert und verfolgt worden sind. Die Grundhypothese ist dabei, dass sich mögliche Gefahrenquellen durch ein auffälliges Bewegungsverhalten erkennen lassen. Im Projekt sollen Individual- und Gruppenmuster, sowie die Feststellung, wann ein Muster als auffällig zu charakterisieren ist, aus den Daten abgeleitet und gelernt werden.Leitung: Sester, MonikaTeam:Jahr: 2017Förderung: BMBFLaufzeit: 2010-2013
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Datenintegration
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Integration heterogener VektordatenDie effektive Nutzung von Informationsquellen wird in Zukunft eine der Hauptaufgaben unserer Informationsgesellschaft darstellen. Hier werden die Geowissenschaften einen grundlegenden Beitrag leisten. Im Rahmen des Geotechnologienprojekts - Informationssysteme im Erdmanagement, wird an drei Instituten der Universität Hannover an „neuen Methoden der semantischen und geometrischen Integration von geotechnologischen Fachthemen mit ATKIS - am Beispiel geologischer und bodenkundlicher Geoobjekte“ geforscht.Leitung: Sester, MonikaTeam:Jahr: 2017Förderung: BMBF-GeotechnologienLaufzeit: 2007-2009
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Beseitigung von Geometrischen Konflikten zwischen Kataster- und Topographischen DatensätzenWerden Datensätze unabhängig voneinander erhoben, gewartet und fortgeführt, können Konflikte in Geometrie und Semantik entstehen, selbst wenn dieselben Objekte in beiden Datensätzen beschrieben werden. Besonders aus finanzieller Sicht ist es wünschenswert diese zu harmonisieren, um den Aufwand für Erhebung und Fortführung zu reduzieren.Team:Jahr: 2015Förderung: Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zwischen den Landesvermessungsämtern Niedersachen, Schleswig-Holstein und Mecklenburg-VorpommernLaufzeit: 2015-2017
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Laserscanning
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Objekterkennung in ALS-Daten mittels Deep LearningIn Zusammenarbeit mit dem Niedersächsischen Landesamt für Denkmalpflege entwickeln wir ein Verfahren zur automatischen Erkennung archäologischer Objekte in luftgetragenen Laserscandaten. Die Art der Objekte, die entdeckt werden sollen, ist hauptsächlich für Archäologen von Interesse, wie z. B. Haufen, Schächte, Holzkohlepfähle, Gruben, Schubkarren, Bombenkrater, Hohlwege usw. Es kann sich um spitze, lineare oder flächige Objekte handeln. Zu diesem Zweck verwenden wir tiefe Lerntechniken; nämlich Faltungsneuronale Netze (CNNs) zum Klassifizieren von Höhenbildern aus der Region von Interesse. Eine Kombination mehrerer (in den meisten Fällen 5) CNN-Klassifikatoren wird dann verwendet, um interessierende Objekte in einem aus der interessierenden Region erfassten digitalen Geländemodell zu erkennen und zu lokalisieren.Leitung: Sester, MonikaTeam:Jahr: 2018Förderung: MWK Pro*NiedersachsenLaufzeit: 2018-2020
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Solarertrag an FassadenMit der Transformation des Energiesystems auf regenerative Formen ist die dezentrale Nutzung der solaren Strahlungsenergie von herausragender Bedeutung.Leitung: SesterTeam:Jahr: 2017Förderung: Kooperation in Forschungszentrum LiFE2050
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Mobilität
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Network Control System of Autonomous VehiclesAutonomous systems, such as self-driving cars, unmanned aerial vehicles, autonomous ships, and smart robots, have gained a lot of attention from both academia and industry. Autonomous systems must be capable of planning and executing complex tasks as intended, with limited or no human intervention. They will be exposed to uncertain and unstructured uncertainties arising from modelling errors and external disturbances.Leitung: Schön, Brenner, SesterTeam:Jahr: 2019Förderung: DFG Graduiertenkolleg i.c.sensLaufzeit: 2016-2024
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Visuelle Kommunikation zur Verhaltenssteuerung bei der RoutenwahlDie individuelle Entscheidung für eine bestimmte Verkehrsmodalität und Route hängt von verschiedenen Gegebenheiten ab. Insbesondere wird Information über das erwartete Verkehrsgeschehen als wichtig erachtet. Untersucht werden soll daher, ob die Vermittlung der aktuellen und der voraussichtlichen Situation vor Ort (inklusive Angabe bestimmter Sicherheiten) dazu führt, eine andere Route oder gar eine andere Modalität zu wählen.Leitung: SesterTeam:Jahr: 2018Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCarsLaufzeit: 2014-2023
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Bestimmung von Treffpunkten für Mitfahrgelegenheiten und bedarfsorientierte VerkehreDie Idee des Projektes ist, mit Kartendaten geeignete Treffpunkte zu finden, die ein Zusteigen zu Mitfahrgelegenheiten oder Bussen sicher, bequem und effizient ermöglichen. Mit fortschreitenden Mobilitätsansprüchen der Gesellschaft steigt die Auslastung der Straßen immer weiter an. Daher ist es sinnvoll, Reisende mit ähnlichen Zielen zu gruppieren und Fahrgemeinschaften zu bilden, um die Anzahl an Autos zu verringern und damit auch die Umwelt zu schonen. Insbesondere, wenn der öffentliche Nahverkehr nicht ausreicht oder aus Kostengründen nicht wirtschaftlich arbeiten kann, stellen private Fahrgemeinschaften und öffentliche bedarfsgerechte Verkehre eine Alternative zum Auto dar. Auch in Deutschland gehen immer öfter Start-Ups an den Markt, die solche Mobilitätsdienstleistungen auch innerstädtisch anbieten.Team:Jahr: 2017Förderung: DFG-Graduiertenkolleg SocialCars
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Automatische Generierung von Dynamischen Parkplatzkarten Mittels Crowd-SensingModerne Fahrzeuge werden immer häufiger mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, die ihre Umgebung erfassen. Solche Sensoren können genutzt werden, um während der Fahrt parkende Fahrzeuge am Straßenrand zu detektieren. Tragen viele Fahrzeuge zu einem gemeinsamen Datenbestand bei, so erhält man die Information über parkende Fahrzeuge zu vielen verschiedenen Zeitpunkten mit einer Abdeckung des gesamten Stadtgebiets.Team:Jahr: 2017Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
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