随着无人机、无人车、无人船相关技术的飞速发展，其飞行/行驶的安全风险越来越受到重视。无人装备的航迹特性是判断出现安全问题的重要依据，需要在长时间行进过程中，对数据进行提取和实时识别，判断并且预知无人设备的航迹类型，提前发现异常航迹并实现快速预警，进而大幅度减少事故的发生。这是现代控制理论在智能交通领域的一个重要应用。

       南京应用数学中心D项目组在李新德教授的带领下，一直从事智能机器人的自主控制理论和应用的研究，并积极探索应用成果的产业化应用前景。2022年10月18日，南京应用数学中心D项目组收到国家知识产权局颁发的一项发明专利，专利名称为“一种基于深度学习模板匹配的长航迹实时识别方法”（专利号：ZL202210856190.1）。本专利技术攻克了长航迹实时识别的两个难题，一是需要完整航迹信息才能处理和判断所引起的时间滞后性问题；二是未知类别航迹造成算法输出不确定导致的算法可靠性问题。最终分类置信度达到百分之九十以上，显著优于现有其他方法。

       上述发明内容由D项目组自主研发，南京应用数学中心为专利权人。该专利解决了长航迹实时识别难题，研究成果已应用于实际项目。该专利的取得是南京应用数学中心坚持将数学理论和工程应用相结合的最新成果，也是中心创新能力和科研实力的有力体现。

       南京应用数学中心目前已取得五项国家发明专利的授权。中心将继续积极努力，推动现代数学理论方法的研究在解决重要工程技术问题中的应用。