本发明涉及一种基于大数据和AI运算的船舶目标处理方法，包括：船舶目标对接，对不同类型的船舶来源，通过主流的消息队列Kafka来完成数据的收集和分发；算法模型训练，由flume建立数据仓库，经Hive进行格式化存储用来进行数据提取、转化、加载，充分利用Hadoop中的大规模数据的机制确保算法模型的有效训练；算法实时运算，由Flink完成数据清洗和数据转换以及轨迹压缩和数据回放，将数据转存至ElasticSearch中，进行大量数据的快速检索。本发明可有效解决大量船舶目标融合效率低、算法运行速度慢、轨迹回放实时性差的问题。