Fachbereich Informatik

Maximilian Johenneken

Maximilian Johenneken

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Projekt Garrulus/UAV Lab Koordination

maximilian.johenneken@h-brs.de

Gliederung

Fachbereich Informatik, Institut für Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE)

Forschungsfelder

  • Unmanned Aerial Systems / Drohnen
  • Machine learning / Deep Learning
  • Computer Vision
  • Forestry / Agriculture

https://calendly.com/johenneken/max-johenneken

Standort

Sankt Augustin

Raum

A 035

Adresse

Grantham-Allee 20

53757, Sankt Augustin

Contact hours

Mi: 13:00 - 17:00

Telefon

02241 865 95 84

Forschungsprojekte

GARRULUS

Das Projekt Garrulus eine schnelle, zuverlässige und kostengünstige Methode für die Wiederaufforstung und das Monitoring geschädigter deutscher Waldflächen entwickelt werden. Die Direktsaat von Bäumen bietet eine gute Möglichkeit standortangepasste und resiliente Bäume anwachsen zu lassen. Zu diesem Zweck soll die Aussaat gezielt an Standorten mit den bestmöglichen Bedingungen erfolgen. Technologien wie Drohnen und künstliche Intelligenz sollen die Effizienz und Effektivität der Direktsaat durch eine präzise Saatplanung, zielgenaue Drohnensaat und anschließendem Verjüngungsmonitoring praxistauglich machen.

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Alexander Asteroth Prof. Dr. Sebastian Houben
logo_garrulus.png (DE)

Publikationen

Johenneken, M., Drak, A., Mulye, M., Gharaibeh, T., Asteroth, A. (2023). Towards Multi-class Forest Floor Analysis. In: Rousseau, JJ., Kapralos, B. (eds) Pattern Recognition, Computer Vision, and Image Processing. ICPR 2022 International Workshops and Challenges. ICPR 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13644. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37742-6_20

M. Johenneken, A. Drak, R. Herpers and A. Asteroth, "Multimodal Segmentation Neural Network to Determine the Cause of Damage to Grasslands," 2021 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), 2021, pp. 1-6, doi: 10.23919/SoftCOM52868.2021.9559072.

M. Johenneken, A. Drak and R. Herpers, "Damage Analysis of Grassland from Aerial Images Applying Convolutional Neural Networks," 2020 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), 2020, pp. 1-6, doi: 10.23919/SoftCOM50211.2020.9238230.

M. K. Vasić et al., "Deep Semantic Image Segmentation for UAV-UGV Cooperative Path Planning: A Car Park Use Case," 2020 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), 2020, pp. 1-6, doi: 10.23919/SoftCOM50211.2020.9238313.

Links

Weiterführende Links

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