Förderpreis 2023

Nach nun mittlerweile 3 Jahren virtuellen Formats wurde die Förderpreisverleihung im Rahmen der Münchner GI-Runde am 20.03.2023 wieder live durchgeführt.

In der Kategorie Masterarbeiten wurden 9 Arbeiten eingereicht. Die Wahl zur besten Dissertation findet im nächsten Jahr statt, hier gab es nur 1 Einreichung. Sechs von neun Kandidaten wurden für die Wahl zur besten Masterarbeit zur Münchner GI-Runde eingeladen und konnten ihre Arbeit vor dem Publikum präsentieren. Moderiert wurde diese Session wie gewohnt vom Jurymitglied Hr. Prof. Ralf Bill. Abschließend wählte das Publikum über eine Online-Abstimmung die beste Präsentation für den Publikumspreis. Die Bekanntgabe der Preisträger und Verleihung der Urkunden fand auf der Abendveranstaltung im Augustiner am Dom statt.

  • Den Preis für die beste Masterarbeit mit dem Titel „Optimizing Medical Emergency Service Routing – A Case Study Focusing on Supra-regional Patient Transportation in Bavaria/Germany“ erhielt Frau Katharina Schön von der Universität Augsburg.
  • Herr Julius Knechtel von der Universität Bonn überzeugte mit seiner Präsentation der Arbeit „Selbstkonstruierende Graphfaltungsnetze zur semantischen Interpretation von Innenraumplänen“ und erhielt den Publikumspreis.

Herzlichen Glückwunsch den GewinnerInnen!

Die eingereichten Arbeiten für die Förderpreisvergabe 2023 wurden begutachtet von:

  • Herrn Professor Ralf Bill (Universität Rostock)
  • Herrn Professor Jörg Blankenbach (RWTH Aachen)
  • Herrn Professor Jukka Krisp (Universität Augsburg)
  • Herrn Professor Patrick Ole Noack (Hochschule Weihenstephan-Triesdorf)

Eingereichte Masterarbeiten

Ziqi Gu Technische Universität München Haze and cloud-removal in multi-spectral optical satellite images for landcover classification
Tim Herker Hochschule Bochum Aufbau einer interaktiven 3D-Visualisierung unterirdischer Infrastruktur-Informationen in einem Digitalen Zwilling der Smart City HerneVorhersage der Nachfrage in Fahrradverleihsystemen mit Hilfe von Sensordaten und Machine Learning Methoden am Beispiel StadtRAD Hamburg
Julius Knechtel Universität Bonn Selbstkonstruierende Graphfaltungsnetze zur semantischen Interpretation von Innenraumplänen
Tim Kurowski Hochschule Bochum Entwicklung einer Web-Anwendung zur Verwaltung und automatisierten Visualisierung von Punktwolken mit globalem Raumbezug im UmfeldKonzeption und Entwicklung eines Dashboards zum Vergleich von europäischen Green Cities
Valerian Lange University of Twente MapColPal – ein Tool zum Erstellen und Testen von Farbpaletten für thematische Karten
Katharina Antonie Schön Universität Augsburg Optimizing Medical Emergency Service Routing – A Case Study Focusing on Supra-regional Patient Transportation in Bavaria/Germany
Benedikt Stratmann Paris Lodron Universität Salzburg Genauigkeitsverbesserte Georeferenzierung von UAS-Bildflugmaterial durch Nutzung von SAPOS-RINEX-Daten im Postprocessing Räumliche Lärmanalyse anhand von Extendet Floating Car Data
Vanessa Streifeneder Paris Lodron Universität Salzburg Analyzing the Impact of Grey Data Quality in the Training Phase of Deep-Learning Models for Dwelling Extraction in Refugee Camps
Maike Zoller Karlsruher Institut für Technologie Raum-zeitliche Analyse von OpenStreetMap-Daten

Dissertationen

Maryam Lotfian FH Westschweiz / Politecnico di Milano Integration of machine learning and citizen science to addresss the challenges of public