以下是一般性的AI航道船舶相关检测算法原理：

1. 数据采集：首先，需要采集大量的航道图像或视频数据集，包括航道中的船舶及其相关信息。这些数据将用于训练和验证AI模型。

2. 数据预处理：对采集到的航道图像或视频数据进行预处理，包括图像或视频的去噪、尺寸归一化、亮度调整等操作，以提高后续处理的效果。

3. 目标检测：使用目标检测算法，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等），对预处理后的航道图像或视频进行目标检测。目标检测算法能够识别船舶在图像或视频中的位置、大小和形状等信息。

4. 船舶属性识别：对检测到的船舶进行属性识别，包括船舶类型、船舶长度、船舶速度等。这可以通过进一步的图像处理和特征提取技术，以及预训练的分类模型来实现。

5. 航道船舶相关信息提取：根据检测到的船舶位置和属性信息，结合航道地理信息系统（GIS）数据，提取航道船舶的相关信息，如航道中的船舶密度、船舶轨迹等。

6. 模型训练和优化：利用采集到的航道图像或视频数据集，进行AI模型的训练和优化。这包括模型架构设计、参数调整和训练样本的准备等步骤，以提高船舶检测和识别的准确性和鲁棒性。

7. 航道船舶相关信息输出和分析：将航道船舶检测和识别的结果输出，并进行分析和可视化展示。这些结果可以帮助航道管理部门实时监测航道状况、规划船舶交通流量和提供决策依据。

要注意的是，具体的AI航道船舶相关检测算法可能会有不同的实现细节和技术选择，根据具体的航道环境和检测需求进行调整和优化。同时，算法的性能和准确性也会受到数据质量、模型设计和训练样本等因素的影响。