随着国际贸易和社会经济的快速态势,海洋货物运输依然发展迅速,船舶大型化、快速化趋势日益明显,通航水域船舶交通流量明显增多,船舶密度增大,船舶交通结构变得复杂。与此同时,计算机技术、空间定位技术、现代通信技术、互联网技术的高速发展使得研究海洋交通更加便捷,特别是船舶自动识别系统AIS(Automatic Identification System)的发展和广泛使用,为研究海上交通流积累了大量数据。对于海洋大数据主要包括船舶基础信息、位置、航行数据等海上交通数据本身庞大的数据量,在研究海洋功能区规划,海上交通规划,海上设施建设等方面发挥着重要作用。本文依托大量历史AIS交通流数据分析交通流分布特征,结合图像算法构建交通流分析模型,从而有效识别交通流航路并分析通航宽度。主要工作包括以下几方面。(1)构建了基于图像检测原理的交通流线性检测模型,将对船舶交通流AIS大数据的分析通过模型转换到对矩阵空间的数值分析。对任意选取的海上区域,计算区域内船舶交通流的密度,结合地理信息分析可选取不同大小的网格粒度形成密度矩阵,为交通流中心检测建立数值空间分布。(2)考虑到各种可能的因素引起局部数据的异常极值,采用非线性滤波算法,确定了卷积模板,利用中值滤波去除了交通流密度矩阵中的异常点值,有效的减少了密度异常极值对交通流中心线检测的影响,并根据数理统计知识确定了检测交通流中心线的密度阈值,并有效探测到交通流的中心线。(3)研究了通过统计知识分析交通流密度分布,确定了对ROI(Region of Interest)的海上交通流在检测到中心线后计算宽度的算法原理,对比利用高斯拟合和核密度估计,在矩阵空间内确定了交通流宽度密度门限值ρv,从而确定了交通流通航宽度和交通流边界位置点,有效识别了交通流航路,统计分析了交通流的门限交通量特征分布。(4)利用Python3.6、MatlabR2017b、电子海图系统对渤海以东水域内船舶历史轨迹形成的交通流数据进行了实例验证和分析,提取了 3条主要交通干线航路,结果表明本文模型的可行性。为海上工程建设评估,海洋功能区规划、定线制设计等海洋交通研究提供理论模型,在海上航路辨识、提取,特别是沿海小船交通流航路规划等实际工程应用中有一定意义。本论文基于传统的交通流要素,结合交通流数据挖掘途径,分析了特定水域海上交通流特征。主要是依据算法模型研究了海上交通流形成的特征航路,反映海上交通实际状态。在对海上交通流形成的航路检测到中心线后分析了交通流宽度。为海上交通规划,实际海洋航路交通调查提供了参考依据。也为海上工程建设的空间布局和海洋功能区域规划提供理论支撑。