以下是一般性的AI航道船舶相關檢測算法原理：

1. 數據采集：首先，需要采集大量的航道圖像或視頻數據集，包括航道中的船舶及其相關信息。這些數據將用于訓練和驗證AI模型。

2. 數據預處理：對采集到的航道圖像或視頻數據進行預處理，包括圖像或視頻的去噪、尺寸歸一化、亮度調整等操作，以提高后續處理的效果。

3. 目標檢測：使用目標檢測算法，如基于深度學習的目標檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN等），對預處理后的航道圖像或視頻進行目標檢測。目標檢測算法能夠識別船舶在圖像或視頻中的位置、大小和形狀等信息。

4. 船舶屬性識別：對檢測到的船舶進行屬性識別，包括船舶類型、船舶長度、船舶速度等。這可以通過進一步的圖像處理和特征提取技術，以及預訓練的分類模型來實現。

5. 航道船舶相關信息提取：根據檢測到的船舶位置和屬性信息，結合航道地理信息系統（GIS）數據，提取航道船舶的相關信息，如航道中的船舶密度、船舶軌跡等。

6. 模型訓練和優化：利用采集到的航道圖像或視頻數據集，進行AI模型的訓練和優化。這包括模型架構設計、參數調整和訓練樣本的準備等步驟，以提高船舶檢測和識別的準確性和魯棒性。

7. 航道船舶相關信息輸出和分析：將航道船舶檢測和識別的結果輸出，并進行分析和可視化展示。這些結果可以幫助航道管理部門實時監測航道狀況、規劃船舶交通流量和提供決策依據。

要注意的是，具體的AI航道船舶相關檢測算法可能會有不同的實現細節和技術選擇，根據具體的航道環境和檢測需求進行調整和優化。同時，算法的性能和準確性也會受到數據質量、模型設計和訓練樣本等因素的影響。