随着人们生活水平的不断提高、蔬菜生产规模的不断扩大,蔬菜质量安全已然成为影响人民生活质量和身体健康的重要因素。对于传统蔬菜行业,怎样有效、科学、实时地控制供应链的各个环节,俨然已成为企业迫在眉睫解决的问题之一。因此,需要整体完善农产品追溯体系,对蔬菜供应环节实现信息化,提高蔬菜生产效率、缩短资金周转时间,为蔬菜食品质量安全提供重要保障。本文针对相关问题,应用框架开发、云端存储、深度学习、数据库等技术,设计了蔬菜可追溯云端管理系统。主要工作如下:首先对设计蔬菜可追溯云端管理系统所涉及的MVP开发模式、Vue构架、Struts构架、Hadoop分布式存储平台、Hbase数据库技术等关键性技术进行了简要的介绍。其次结合对蔬菜可追溯系统整体需求分析和各类用户不同需求特点,对系统的整体架构和各功能模块进行详尽的设计,实现对蔬菜种植、蔬菜加工、品质检验、蔬菜运输、蔬菜仓储、物流运输、配送、蔬菜销售等环节进行数据自动化信息收集、整理、存储、管理和追溯。再次,将深度学习算法引入到蔬菜质量分类安全系统中,新增了蔬菜品质评级的内容,帮助消费者更清晰了解蔬菜品质、种植、运输和存储环境,让消费者更放心的食用。最后,将蔬菜可追溯云端管理系统进行实现并测试,为用户提供蔬菜全程实时动态跟踪查询,实现处理信息、系统运行状况、业务运作质量的监控管理。向各级管理者提供真实、有效、及时的管理和决策支持信息,为业务的快速发展提供有力支撑。该论文有图41幅,表25个,参考文献50篇。