Dr. rer. nat. Christoph Tholen

Kontakt +49 441 99833 4721 (Oldenburg)

Adresse (Oldenburg) Technologie- und Gründerzentrum OldenburgMarie-Curie-Str. 126129 Oldenburg

Publikationen

On the Development of a Pixel-Wise Plastic Waste Identification System for Multispectral Remote Sensing Applications
Christoph Tholen; Eike Rodenbäck; Lars Nolle; Robert Rettig; Frederic Stahl
In: Max Bramer; Frederic Stahl (Hrsg.). Artificial Intelligence XLI. SGAI International Conference on Artificial Intelligence (AI-2024), December 17-19, Oxford, United Kingdom, Pages 47-60, ISBN 978-3-031-77915-2, Springer Nature Switzerland, 2025.
Bi-directional LSTM Applied to the Maritime Target Motion Analysis Problem
Lars Nolle; Nils Meinardus; Martin Kumm; Christoph Tholen
In: Artificial Intelligence XLI. SGAI International Conference on Artificial Intelligence (AI-2024), 44th SGAI International Conference on Artificial Intelligence, AI 2024, Cambridge, UK, December 17–19, 2024, Proceedings, Part II, December 17-19, Cambridge, United Kingdom, Pages 270-275, SGAI (SGAI 2024), Vol. 15447, Springer Nature Switzerland, Cham, 11/2024.
Model Generalisation for Predicting the Amount of Photosynthetically Available Radiation in the Water Column from Freefall Profiler Observations
Christoph Tholen; Lars Nolle; Jochen Wollschläger; Frederic Theodor Stahl
In: ECMS 2024, 38th Proceedings. International Conference on Modelling and Simulation (ECMS-2024), June 4-7, Crakow, Poland, Pages 1-6, ISBN 978-3-937436-84-5, ECMS, United Kingdom, 6/2024.

XAI4SFAS
Intelligentes Assistenzsystem für die teilautonome Schiffsführung
Partner
marinom GmbH
Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth
iMagine
Imaging data and services for aquatic science
In der aquatischen Forschung wird häufig auf Bild- und Videodaten zurückgegriffen, um Erkenntnisse über unsere Ozeane, Seen und Flüsse zu gewinnen.
Aktuelle Herausforderungen in diesem…
APLASTIC-Q-Canada
Machine Learning identification of pollutants and other debris in Canadian Waterways
Das Projekt beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung von KI-Methoden zur Erkennung und Analyse von Müll in Flüssen und Kanälen. Zum Einsatz kommen stationäre Kamerasysteme, welche eine…
PlasticObs_plus
Verbund - KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen
Das flugzeuggestützte Monitoring zur Detektion von Plastikmüll stellt eine moderne, universelle Beobachtungsmethode dar, um der drängenden und rapid ansteigenden Problematik der…
MATE
Maritime Traffic Emissions: A monitoring network
Der Schiffsverkehr nimmt weltweit zu, wobei 90% des Welthandels über den Ozean abgewickelt werden. Die Emissionen des Schiffsverkehrs stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Meeresumwelt und die…