随着我国内河运输事业的不断发展,船舶运输量变得越来越大,船舶流量和吨位的检测变得举足轻重。与此同时,航道管理部门对船舶运输的数字信息化水平也提出了更高的要求。尤其在船舶流量和吨位的检测方面,传统的人工检测局限性太大,已经不能适应现代航运发展的需要,寻找一种新的检测方式势在必行。苏南运河无锡段作为首个数字航道试验点,利用激光传感器对船舶特征进行提取,实现了流量和吨位的检测。本文即围绕激光传感器提取船舶特征值中的一些重要技术进行研究。本文的主要工作及创新成果如下：1、对国内外多种船舶检测技术进行了比较,创新地提出了利用两个激光传感器对船舶具体特征进行检测的思路。对水位线自适应处理中的各个环节进行了逐个研究,给出了数据预处理时的数据筛选范围及二维投影公式；深入研究了FCM算法,并结合水位线数据特性给出了一种改进的FCM算法,通过性能比较,验证了改进算法的优越性；利用最小二乘法对水位线进行倾斜校正,最后对水位线进行去除,通过实验取得不错的效果。2、由于去除水位线的船舶轮廓并不是完全连通的,因此引入了数学形态学方法对船舶轮廓图进行处理。详细阐述了数学形态学中几种运算的原理及性质；在实际轮廓检测中,研究并确定了适当的结构元素用来进行膨胀操作；对膨胀后的图像,利用八链码进行连通区域的标识,对不同的船舶区域进行了区分；针对轮廓检测中存在的问题进行深入分析,提出了船舶轮廓重构的解决方案,并给出了对应的公式；将轮廓重构后和未进行重构的船舶宽度和出水高度,分别与实际船舶宽度、出水高度进行比较,验证了轮廓重构的正确性和必要性。3、基于两个激光传感器的数据融合对船舶长度进行提取。首先深入研究了传感器数据的时空配准问题,结合激光传感器安装的实际情况,提出了符合本系统的坐标系转换；详细阐述了船舶速度检测原理,并给出了实际计算公式；深入分析船舶运行的实际情况,构建了船舶量测-航迹模型,采取合适的数据关联算法,将两个激光传感器数据进行融合,取得了比较理想的效果；基于船舶面积与吨位的内在联系进行深入分析,从而较好地计算出在航船舶的实际吨位,最后对船舶检测系统进行仿真显示。