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为有效识别视觉系统采集的可见光图像中的舰船目标,提出了基于YOLO(You Only Look Once)网络模型改进的10层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)用于水面舰船目标的智能识别,通过反卷积的方法可视化CNN中不同卷积层提取到的舰船目标特征。按照传统目标识别方法提取了舰船目标的四类典型人工设计特征,将所提CNN的舰船目标识别结果与YOLO网络模型及四类人工设计特征结合支持向量机用于舰船目标识别的结果进行比较。实验结果表明,与YOLO网络模型相比