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INHALTE

Die besten Softwareprojekte der letzten Jahre

Bestes Projekt SS2019 - PAUL (Protokoll-Analyse-Unterstützungs-Lösung)

PAUL steht für “Protokoll- Auswertungs- Unterstützungs-Lösung”, und soll helfen Fehlerprotokolle von Fahrzeugen effektiver auszuwerten. 

PAUL stellt ein Client-Server System dar, welches das Hochladen von XML-Protokollen auf eine Datenbank und anschließendes Filtern ermöglicht. Die Porsche AG verwendet diesen Dienst zum Analysieren von Fehlerprotokollen von Fahrzeugflotten. PAUL soll der Porsche AG das Analysieren von Fehlertypen erleichtern. Bisher lagen die Protokolldaten nur in Form von XML- und einer PDF-Dateien vor. Nach Fehlern musste manuell gesucht werden, wobei sich das systematische Filtern der Fehler als sehr zeitaufwändig erwies.

Das PAUL-Programm soll dieses Problem lösen, indem es die XML-Dateien automatisiert einliest und deren Informationen übersichtlich darstellt und zur Filterung bereitstellt. Dies soll den Zeitaufwand beim Finden von Fehlern reduzieren und somit die Arbeit der Mitarbeiter effizienter gestalten.

Betreuer/ Fachgebiet: 

  • Ralph Maschotta / FG System- und Software-Engineering
  • Thomas Hohmann / Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG

Bestes Projekt SS2018 - Signapse - Verkehrszeichenerkennung

Die meisten Autofahrer kennen das Gefühl der Unsicherheit über die aktuell erlaubte Höchstgeschwindigkeit. Daher verfügen viele moderne Fahrzeuge über eine automatische Verkehrszeichenerkennung, mit deren Hilfe der Fahrzeugführer zu jedem Zeitpunkt über die aktuell geltenden Verkehrsregelungen informiert ist; solche Assistenzsysteme sind jedoch meist sehr kostspielig. Signapse ist eine App, mit deren Hilfe - und einer Smartphonehalterung - ein solches System in jedem Fahrzeug nachgerüstet werden kann.

Ergebnis des Softwareprojektes ist die Signapse Android-App sowie eine wiederverwendbare Pipes-and-Filters-API, welche nach Implementierung der entsprechenden Filter für beliebige Detektions- und Klassifikationsprobleme zum Einsatz kommen kann.

Als Nebenprodukt entstand außerdem ein umfangreicher Datensatz mit etwa 300.000 Samples von einer Auswahl deutscher Verkehrszeichen.

Betreuer/ Fachgebiet: 

  • Daniel Seichter / FG Neuroinformatik und Kognitive Robotik
  • Markus Eisenbach / FG Neuroinformatik und Kognitive Robotik
  • Horst-Michael Groß / FG Neuroinformatik und Kognitive Robotik

Signapse-App im Google Play Store 

 

 

Bestes Projekt SS2017 - Präsentationssystem

Das Ziel dieses Softwareprojektes war ein Präsentationssystem als einen benutzerfreundlichen Dienst zu erstellen, der es Nutzern ermöglichen sollte, über einen cloudbasierten Dienst seine zuvor zur Verfügung gestellte Präsentation, in einem mit Raspberry Pi‘s ausgestatteten Raum, kabellos und mithilfe eines beliebigen Endgeräts zu halten.

Betreuer/ Fachgebiet: 

  • Stefan Hagedorn / FG Datenbanken und Informationssysteme
Projektseite: www.tiny.cc/g7swp

Bestes Projekt SS2016 - UNIKAT Inventarsystem

Das Ziel dieses Softwareprojektes war es ein System zur Inventarverwaltung für UNIKAT zu erstellen. Unikat ist eine studentische Initiative, die es sich zum Ziel gemacht hat eine freie, offene Werkstatt für jeden Studierenden an der TU Ilmenau und für Schüler im Ilmenauer Umkreis zu errichten.

Das Inventarsystem bietet zwei wesentliche Funktionen. Einerseits können alle Informationen zu Geräten und Materialien der UNIKAT in einer Datenbank abgelegt und für die Darstellung und Aktualisierung abgerufen werden. Andererseits wird die Erstellung von Ausleihen des Inventars ermöglicht, sodass diese auf auf einfache Art und Weise verwaltet werden können.

Einzelpersonen, die Items kaufen oder leihen möchten, verwenden die Webseite um sich einen Überblick über die vorhandenen Items und deren Zustand zu verschaffen. Zudem können ausgewählte Personen (Administratoren) Events anlegen und somit Zustände von Items verändern.

Betreuer/ Fachgebiet: 

  • Dirk Heinke / UNIKAT
  • Ralph Maschotta / FG System- und Software-Engineering
Projektseite: http://www.tu-ilmenau.de/unikat/

Bestes Projekt SS2015 - GlobMapLab (Konzeption und Implementierung eines datenbankzentrierten Webinterfaces für die Arbeit mit den historischen Beständen der Sammlung Perthes)

Die im Jahr 2003 durch den Freistaat Thüringen mit Unterstützung der Kulturstiftung der Länder erworbene Sammlung Perthes Gotha stellt eine herausragende Quelle zur Geschichte und Formierung der Raumwissenschaften des 19. und 20. Jahrhunderts und ihrer Instrumente dar, deren herausragende Karten, Pläne und diagrammatische Darstellungen sind. 

Im Rahmen des Softwareprojektes wurde das das virtuelle Kartenlabor "GlobMapLab” (Global Map Laboratory) erstellt. Es ist ein webbasiertes Werkzeug für den Zugriff auf online verfügbare digitalisierte Karten vor allem aus den Beständen der Sammlung Perthes ermöglichen. Es ermöglicht die Handhabung und Analyse des Kartenmaterials und den weltweiten Zugang zu den Kartenbeständen für die Forschung sowie für die interessierte Öffentlichkeit.

Betreuer/ Fachgebiet: 
  • Mike Eichhorn / FG Systemanalyse
  • René Smolarski / Forschungszentrum Gotha / Universität Erfurt
Projektseite: https://www.uni-erfurt.de/projekte/globmaplab/

Bestes Projekt SS2014 - Dandelion (Replay Protection in Multicast-Gruppen auf Basis von IPsec)

Dandelion ist eine Erweiterung des Linux-Kernels, die bei sicherer Gruppenkommunikation via IPsec Schutz vor wiedereingespielten Paketen (Replay-Angriff) bietet.

Betreuer/ Fachgebiet: 
  • Michael Roßberg / FG Telematik/Rechnernetze 
Projektseite:

Bestes Projekt SS2013 - SecCloud

Soziale Netzwerke sind ein zentraler Bestandteil des Lebens vieler Menschen geworden. Hier teilen viele Menschen private Details und auch Bilder mit anderen Nutzern. Der Datenschutz und insbesondere die Privatsphäre werden durch die Verbreitung dieser Details über Cloud-Dienste gefährdet. Das Softwareprojekt hatte das Ziel durch die Verschlüsselung von Bilddaten die Möglichkeit schafft, Bilder über soziale Netzwerke nur mit bestimmten Personen zu teilen. Besonders für automatisierte Prozesse stellen diese unser Verschlüsselungs-Verfahren ein massives Hindernis dar. Zusätzlich wird auch unbefugten realen Personen der Zugriff auf die unverschlüsselten Bilder deutlich erschwert, da der Aufwand der Entschlüsselung ohne korrektes Passwort unverhältnismäßig hoch ist.

Betreuer / Fachgebiet: 
  • Michael Roßberg / FG Telematik/Rechnernetze
Projektseite: