随着我国经济的迅速发展,居民物质生活水平不断提高,使人们对富含优质蛋白的海洋渔获需求越来越大,对优质海产品的质量、捕捞海域、捕捞时间的要求也越发严格。一些远洋渔业公司为了保证渔获质量,提高市场竞争力,开始建立海产品追溯平台,然而在远洋海域这个特殊环境下,构建渔获追溯系统的过程中一直存在着如下问题。第一我国远洋渔获的追溯体系一直处于不完整的状态,远洋渔船的信息传输极其困难,造成了船端到岸端追溯环节的缺失,而且渔民长期以来都被排除在远洋追溯系统之外,无法第一时间获取渔获信息,使渔获产品的溯源带来困难。第二缺乏感知数据的收集能力,以目前的远洋追溯体系很难实现供应链全程监管与决策优化,远洋渔获的信息采集大多采用人工录入的手段,渔民的知识储备不足以操作复杂的仪器设备,造成了劳动繁重、效率低下、资金密集,而采集到的渔获信息却有限。第三远洋追溯平台的体系结构薄弱,系统很难为海量用户提供规模化经济服务。为有效解决以上问题,本文探索利用机器视觉技术和移动互联网技术研制开发远洋渔获追溯系统,重点解决渔获信息快速、便捷采集、渔获信息低流量追溯传输和用户对渔获信息的快速识别对比的问题,真正实现渔获产品从捕捞到用户全程实时追溯,形成新的的远洋渔获追溯体系。渔获追溯系统的实现基于OpenCV+Android框架和企业级SSM（Spring+Spring MVC+Mybatis）框架。通过OpenCV+Android框架实现渔获信息的快速提取,渔获信息的识别与对比,并实现渔获信息低流量传输方式,利用SSM框架实现系统的集成开发,通过实践表明系统的可行性,并深度应用。