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Dr. rer. nat. Christoph Tholen

Organisationseinheit Marine Perception
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Publikationen

Goals and Stakeholder Involvement in XAI for Remote Sensing: A Structured Literature Review

Carolin Leluschko; Christoph Tholen

In: Artificial Intelligence XL - 43rd SGAI International Conference on Artificial Intelligence, AI 2023, Proceedings. SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence (AI-2023), December 12-14, Campbridge, United Kingdom, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Vol. 14381, Springer Nature Switzerland AG, Cham, 12/2023.

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Improved deep learning based litter detection in aquatic environments in Indonesia using drones

Mattis Wolf; Diajeng Wulandari Atmojo; Christoph Tholen; Oliver Zielinski

In: Proceedings of OCEANS 2023. OCEANS MTS/IEEE Conference (OCEANS-2023), June 5-8, Limerick, Ireland, Pages 1-7, ISBN 979-8-3503-3226-1, IEEE, 6/2023.

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Machine learning on multisensor data from airborne remote sensing to monitor plastic litter in oceans and rivers (PlasticObs+)

Christoph Tholen; Mattis Wolf; Carolin Leluschko; Oliver Zielinski

In: Proceedings of OCEANS 2023. OCEANS MTS/IEEE Conference (OCEANS-2023), June 5-8, Limerick, Ireland, Pages 1-7, ISBN 979-8-3503-3226-1, IEEE, 2023.

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Profil

  • 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…

    iMagine

  • 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…

    APLASTIC-Q-Canada

  • 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…

    PlasticObs_plus

  • 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…

    MATE