The present invention relates to a termite capture monitoring system, and in particular, it is possible to acquire an image inside a trap periodically or when there is a command from a monitoring server, and analyze the acquired image information through a deep learning technique to monitor whether termite is captured. By configuring so that it is possible to accurately determine whether termites are captured, it is possible to save time, effort, and cost for determining whether termites are captured, and to a termite capture monitoring system that enables rapid response when termite capture occurs. . Constituent means constituting the termite capture monitoring system of the present invention includes a plurality of traps buried along the periphery of the object to be protected to capture termites, and are installed in the trap to acquire image information inside the trap periodically or at the command of a monitoring server And a monitoring server that recognizes and analyzes object information from image information transmitted from the information collection module through a deep learning technique and determines whether termites are captured.본 발명은 흰개미 포획 모니터링 시스템에 관한 것으로, 특히 트랩 내부의 영상을 주기적으로 또는 모니터링 서버의 지령이 있는 경우에 획득하고, 획득된 영상 정보를 딥러닝 기법을 통해 분석하여 흰개미 포획 여부를 모니터링할 수 있도록 구성함으로써, 흰개미 포획 여부를 정확하게 판단할 수 있고, 흰개미 포획 여부를 판단하기 위한 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있으며, 흰개미 포획이 발생한 경우 신속한 대응을 가능하게 하는 흰개미 포획 모니터링 시스템에 관한 것이다.본 발명인 흰개미 포획 모니터링 시스템을 이루는 구성수단은, 보호 대상 주변을 따라 매설되어 흰개미를 포획하는 복수 개의 트랩, 상기 트랩에 설치되어 트랩 내부의 영상 정보를 주기적으로 또는 모니터링 서버의 지령이 있는 경우에 획득하여 전송하는 정보수집모듈, 상기 정보수집모듈로부터 전송된 영상 정보로부터 딥러닝 기법을 통해 객체 정보를 인식하고 분석하여 흰개미 포획 여부를 판단하는 모니터링 서버를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
