Offene Bachelorarbeiten
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Abschlussarbeit im Bereich IngenieurgeodäsieNeben den aktuellen projektspezifischen Aufgabenstellungen haben wir auch immer weitere spannende Themen aus dem Bereich der Ingenieurgeodäsie, welche im Rahmen von einer Bachelor-/Masterarbeit bearbeitet werden können.Betreuung: Sören Vogel, Frederic HakeJahr: 2023
© GIH / U. Stenz
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Abschlussarbeit im Bereich Flächen- und ImmobilienmanagementWir bieten viele spannende Themen aus den Themenfeldern Stadt- und Regionalplanung, ländliche und städtische Neuordnung sowie Immobilienbewertung und Untersuchungen im Grundstücks- und Immobilienmarkt, welche im Rahmen von Bachelor-/ Masterarbeiten bearbeitet werden können. Sprechen Sie uns an!Betreuung: Jörn BannertJahr: 2023
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Konzeption und Realisierung eines Festpunktinformationssystems für das HochschulnetzFestpunkte sind das traditionelle Mittel der Geodäsie, die geodätischen Raumbezugssysteme an ausgewählten Orten durch konkrete, sicht- und greifbare Objekte (Vermessungsmarken) physisch zu realisieren. In dieser Bachelorarbeit soll ein Festpunktinformationssystem realisiert werden, welches alle relevanten Informationen zu den Festpunkten enthält und diese in einer offenen Schnittstelle zugänglich macht.Betreuung: Frederic Hake, Sören VogelJahr: 2022
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Validierung der Zeitsynchronisierung von TachymetermessungenGroße Ingenieurprojekte in der Geodäsie erfordern oft den gleichzeitigen Einsatz mehrerer motorisierter Totalstationen. Um die Beobachtungen aller Totalstationen zu kombinieren, muss ein gemeinsamer Zeitrahmen festgelegt werden, auf den sich alle Messungen beziehen. In dieser Bachelorarbeit soll ein Ansatz zur Echtzeitsynchronisierung von motorisierten Totalstationen validiert und gegebenenfalls erweitert werden.Betreuung: Sören Vogel, Frederic HakeJahr: 2022
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Konzeption und Realisierung eines HochschulnetzesIm Laufe der Jahre wurde das Hochschulnetz sowohl erweitert als auch teilweise beschädigt bzw. zerstört und entsprechend durch neue Punkte ersetzt. Aus diesem Grund liegt kein einheitliches, spannungsfreies Netz vor. Im Zuge einiger Lehrveranstaltungen, wie Sensorik oder Ingenieurgeodäsie, wird wiederkehrend auf diese Punkte lagemäßig bei tachymetrischen Messungen als auch höhenmäßig bei Nivellements zugegriffen. Aufgrund der vorhandenen Spannung führt dies zu Abweichungen der ermittelten Messdaten zu den bekannten Daten. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll das vorhandene Netz aufbereitet werden, sodass die Schwachpunkte erkennbar werden.Betreuung: Frederic Hake, Johannes Kröger, Sören VogelJahr: 2022
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Optimierung eines Kalman-Filters für das Tracken per TachymeterAnhand einer Kombination von Lasertracker- und Tachymetermessungen sollen die Parameter für einen Kalmanfilter optimiert werden. Dabei dienen die Lasertrackermessungen als Referenztrajektorie.Betreuung: Dominik Ernst, Sören Vogel, Hamza AlkhatibJahr: 2022
© Ernst
Offene Masterarbeiten
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Abschlussarbeit im Bereich IngenieurgeodäsieNeben den aktuellen projektspezifischen Aufgabenstellungen haben wir auch immer weitere spannende Themen aus dem Bereich der Ingenieurgeodäsie, welche im Rahmen von einer Bachelor-/Masterarbeit bearbeitet werden können.Betreuung: Sören Vogel, Frederic HakeJahr: 2023
© GIH / U. Stenz
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Abschlussarbeit im Bereich Flächen- und ImmobilienmanagementWir bieten viele spannende Themen aus den Themenfeldern Stadt- und Regionalplanung, ländliche und städtische Neuordnung sowie Immobilienbewertung und Untersuchungen im Grundstücks- und Immobilienmarkt, welche im Rahmen von Bachelor-/ Masterarbeiten bearbeitet werden können. Sprechen Sie uns an!Betreuung: Jörn BannertJahr: 2023
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Finite element model calibration of an arch synthetic bridge using terrestrial laser scanning measurementsStructural health monitoring (SHM), safety assessment, and reducing the cost of field testing of the civil structures is of great importance. Combining the field testing and Finite Element Model (FEM) are beneficial to optimize the process in proof load tests. In this master thesis, an arch synthetic bridge in a small scale is simulated based on the FEM under known monotonic loads.Betreuung: Arshia Shisheh garan, Mohammad OmidalizarandiJahr: 2023
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Machine learning-based classification of the Persistent Scatterer Interferometry time seriesAccurate and relatively large-scale deformation monitoring of civil infrastructures in residential or industrial areas is of great importance. Besides, such deformation monitoring is also important in the assessment and management of natural hazard processes like landslides, earthquakes, and floods. In this master thesis, the Persistent Scatterer Interferometry (PSI) time series is used, which are generated from open-source synthetic aperture radar (SAR) data from the satellite Sentinel-1.Betreuung: Mohammad Omidalizarandi, Kourosh Shahryari NiaJahr: 2023
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Machine learning approaches for the uncertainty modelling of a low-cost laser scannerIn many applications, low-cost laser scanners (also LiDAR) are used to capture the environment. Common applications of these sensors are the localization of robots in logistics halls or of autonomous cars. Further applications include mobile mapping, allowing for the rapid capturing of large volumes. Although the sensors are widely used, their uncertainty properties have not yet been thoroughly investigated. Especially in comparison to high-end laser scanners, which are often used for geodetic measurements.Betreuung: Dominik Ernst, Sören Vogel, Hamza AlkhatibJahr: 2022Laufzeit: from April 2023
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ML and Modelling Underwater 3D Point CloudsModeling detailed DGMs of waterways using AutoMLBetreuung: Bahareh Mohammadivojdan, Hamza AlkhatibJahr: 2022
© Mohammadivojdan
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Development of an integrated extrinsic and intrinsic calibration approach for LiDARs in the context of MSSsLow-cost laserscanners (also LiDARs) are used in many applications to capture the environment. Common uses of these sensors are for localization of robots in logistic halls or of autonomous cars. Other use cases include mobile mapping, which enables a quick capturing of large volumes. Even though the sensors are widely used, calibration approaches are not standardized yet, especially in comparison to cameras.Betreuung: Dominik Ernst, Hamza Alkhatib, Sören VogelJahr: 2022Laufzeit: from April 2023
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Qualitätsgesicherter Validierungsansatz für laserscanner-basierte MultisensorsystemeIm Rahmen dieser Masterarbeit soll die Möglichkeit der Validierung von laserscanner-basierte Multisensorsystemen (MSS) durch einen Vergleich zu einer Referenzpunktwolke der Umgebung untersucht werden. Dabei sollen Aussagen zur Qualität der Positionierung und Datenerfassung des MSS abgeleitet werden.Betreuung: Dominik Ernst, Sören VogelJahr: 2022
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Rao-Blackwellized Extended Kalman Particle Filter with Implicit and Explicit Measurement Equations for Georeferencing of Multi-Sensor-Systems (MSSs)Localization of Multi-Sensor-Systems (MSSs) and map correction within a particle filtering framework by means of data fusionBetreuung: Rozhin Moftizadeh, Hamza AlkhatibJahr: 2022
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Leveraging uncertainty information to refine semantic segmentation for port and marine structures in the CNN contextEstimation of the prediction uncertainty of previous trained segmentation networks and introduction of this information to the learning process of a new (modified) model instance to refine damage detection maps.Betreuung: Marvin Scherff, Hamza Alkhatib, Frederic HakeJahr: 2022
© Scherff
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Erstellung eines Mietspiegels für die Stadt Hannover durch Anwendung eines innovativen KI-AnsatzesDurch die steigende Nachfrage nach Mietwohnungen spielt die Versorgung der Bevölkerung mit Wohnraum eine entscheidende Rolle. Dabei können Mietspiegel, die gemäß § 558 c Bürgerliches Gesetzbuch (BGB) aufgestellt worden sind, eine Übersicht über Vergleichsmieten liefern. Die in einfachen oder qualifizierten Mietspiegeln ermittelten ortsüblichen Vergleichsmieten sollen für eine Markttransparenz sorgen, darüber hinaus für Rechtssicherheit – sowohl für Mieter als auch für Vermieter.Betreuung: Jörn Bannert, Hamza AlkhatibJahr: 2021
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Machine learning-based damage identification of oscillating structures using features derived from robust time domain modal parameter identification approachThe structural health monitoring (SHM) provides valuable information about the structure by assessing the current state of the health of a structure, detecting unsafe conditions and unexpected behaviour or structural damages using regular measurements over time. In this master thesis, a machine learning approach is applied, developed and implemented for detecting anomalies such as abnormal behaviours and damages in oscillating civil engineering structures.Betreuung: Mohammad OmidalizarandiJahr: 2021