DI Lukas Winiwarter gewinnt Karl Kraus Preis
22. Februar 2019 18:30, Lothar Eysn
Im Zuge der Dreiländertagung 2019 wurde im Rathaus der Stadt Wien am 21.02.2019 feierlich der Karl Kraus Preis verliehen. Gewinner des Preises ist DI Lukas Winiwarter (TU Wien, Uni Heidelberg), der mit seinem Thema "Classification of 3D Point Clouds Using Deep Neural Networks" von einer mehrköpfigen Jury zum Sieger ernannt wurde, und den Preis von Frau Kraus persönlich entgegen nehemen durfte. Wir freuen uns für Lukas und gratulieren herzlichst zu diesem tollen Erfolg.
Insgesamt gab es heuer zehn Nominierungen mit spannenden Beiträgen unseres Nachwuchses aus der Geodäsie. Wir gratulieren allen Top 10 Teilnehmern zu ihren Leistungen!
Hier die Liste der Nominierten:
Mira Weirather: Automatisierte Detektion von Waldbrandflächen mit Sentinel-2 Satellitendaten
Adrian Meyer: Wildtier-Monitoring mit UAVs -Künstliche Intelligenz zur automatisierten Detektion von Infrarot-Signaturen
Julia Knöttner: Trennung von parkenden und am Verkehr teilnehmenden Fahrzeugen basierend auf einer automatischen Verkehrserfassung aus Luftbildern
Guillem Bonet Filella: Kakao-Segmentierung in Satellitenbildern mit Hilfe Von Deep Learning
Lukas Winiwarter: Classification Of 3D Point Clouds Using Deep Neural Networks
Simon König: Mountain Permafrost Distribution Modeling ? A Geomorphometry-Remote Sensing Approach For The Hohe Tauern National Park, Austria
Maximilian Sperlich: Development Of Large Scale 3D Point Cloud Processing Modules ? Minimizing The Number Of Input Parameters Through Statistical Modeling And Optimization
Michael Koelle: Klassifikation hochaufgelöster LiDAR-und MVS-Punktwolken zu Monitoringzwecken
Hannah Augustin: Semantic Data Cubes Utilising Free and Open-Access EO-Data to Generate Spatially-Explicit Evidence for Environmental Monitoring: Applied Use-Case in Syria Based on Sentinel-2 Data
Simon Nietiedt: Untersuchung von Orientierungs-und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem