1.一种基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取船舶的运行轨迹数据，所述运行轨迹数据包括船舶位置信息、航速和时间信息；
2)对船舶的运行轨迹数据提取特征点，根据提取的特征点进行轨迹划分，得到各船舶轨迹的子轨迹段；
3)计算任意两子轨迹段之间的空间距离和时间距离，对得到的空间距离和时间距离进行加权求和得到融合后的时空距离；
所述空间距离是根据船舶位置信息计算得到的；所述时间距离是根据各子轨迹段的航速、各子轨迹段的时间信息和相应的两子轨迹段的时间差计算得到的；
4)根据获取的时空距离，并通过dbscan算法对各子轨迹段进行聚类。
2.根据权利要求1所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，所述时间距离的计算表达式为：
其中，vi为子轨迹段li的航速，vj为子轨迹段lj的航速，ti为子轨迹段li的时间信息，tj为子轨迹段lj的时间信息，δtij为子轨迹段li和lj之间的时间差。
3.根据权利要求2所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，所述航速为对应子轨迹段的速度均值。
4.根据权利要求3所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，所述子轨迹段的速度均值
其中，vs、ve分别为子轨迹段的起点速度和终点速度。
5.根据权利要求2所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，所述时间差为tij＝max(tie，tje)-min(tis，tjs)，
其中，tis、tie为子轨迹段li所跨时间区间的起点和终点，tjs、tje为子轨迹段lj所跨时间区间的起点和终点。
6.根据权利要求1所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，还包括对获取的船舶的运行轨迹数据进行预处理，以滤除噪声或偏差大的数据，获取有效的船舶运行轨迹数据的步骤。
7.根据权利要求1所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，步骤2)中提取的特征点为od点、sp点和tf点中的至少两种，所述od点为每条船舶运行轨迹的起点和终点；所述sp点为停泊点，所述tf点为轨迹特征点。
8.根据权利要求5所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，步骤3)中，还包括对所述时间距离和空间距离进行标准化处理的步骤。
9.根据权利要求7所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法，其特征在于，所述时空距离dst为：
dst＝ωs×dsn+ωt×dtn
其中，dsn是对空间距离进行标准化处理得到的，dtn是对时间距离dt进行标准化处理得到的，ws为空间距离的权重系数，wt为时间距离的权重系数，满足ωs+ωt＝1。
10.一种基于时空特征的船舶轨迹密度聚类装置，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的如权利要求1-9所述的基于时空特征的船舶轨迹密度聚类方法的程序。