안녕하세요, HolySheep AI 기술 블로그입니다. 오늘은 놀이터安防 시스템에서 실종 아동 신고, 영상 프레임 분석, 그리고 안정적인 API 통신까지 한 번에 처리하는 에이전트를 만들어 보겠습니다.
이 튜토리얼이 다루는 내용
- 영상에서 핵심 프레임 자동 추출하기 (Gemini Flash 활용)
- 실종 아동 정보 자동 방송 시스템 구축 (OpenAI GPT-4.1 활용)
- SLA 기반 제한 초과 시 자동 재시도 로직 구현
- HolySheep 단일 API 키로 모든 모델 통합 관리
이런 팀에 적합 / 비적합
| 적합한 팀 | 부적합한 팀 |
|---|---|
| 놀이터,的主题乐园 운영팀 | 이미 완전한安防 시스템을 보유한 대규모 기업 |
| 실시간 영상 분석이 필요한 AI 서비스 개발자 | 비용 최적화가 가장 우선순위가 아닌 팀 |
| 다중 AI 모델을 조합해서 사용하고 싶은 팀 | 단순한 REST API 호출만 필요한 경우 |
| 신용카드 없이 한국 결제 수단을 원하는 해외 개발자 | 매우 소규모 개인 프로젝트 (비용 효율성 낮음) |
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 실제로 놀이터安防 프로젝트를 진행하면서 여러 API 게이트웨이를 테스트해 보았습니다. 각각 다른 서비스에 가입하고, 각각 다른 API 키를 관리하는 것이 정말 번거로웠습니다. HolySheep를 사용하면 하나의 API 키로 Gemini와 OpenAI를 모두 호출할 수 있어서 코드 관리가 훨씬 수월해졌습니다.
특히 영상 프레임 분석에는 비용이 저렴한 Gemini Flash 2.5를, 실종 신고 문장 생성에는 고품질의 GPT-4.1을 사용하고 싶을 때, HolySheepなら 하나의 키로 양쪽을 모두 처리할 수 있습니다.
가격과 ROI
| 모델 | 용도 | 가격 ($/MTok) | 특징 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | 영상 프레임 분석 | $2.50 | 초고속 처리, 대규모 영상 분석에 최적 |
| GPT-4.1 | 실종 신고 문장 생성 | $8.00 | 최고 품질 자연어 생성 |
| DeepSeek V3.2 | 보조 분석 | $0.42 | 초저렴 비용의 백업 모델 |
실제 비용 계산: 하루 1000프레임 분석 + 100회 신고 방송 시 월 약 $45~$80 수준입니다. 이는 각사를 별도로 계약할 때보다 30% 이상 저렴합니다.
프로젝트 구조
playground-security-agent/
├── src/
│ ├── config.py # HolySheep API 설정
│ ├── video_frame_extractor.py # Gemini 영상 프레임 추출
│ ├── lost_child_broadcaster.py # OpenAI 실종 신고 생성
│ ├── sla_retry_handler.py # SLA 제한 재시도 로직
│ └── main.py # 메인 에이전트 실행
├── requirements.txt
└── .env
1단계: HolySheep API 키 설정
먼저 지금 가입하여 무료 크레딧을 받고 API 키를 발급받으세요. 그 다음 프로젝트를 시작합니다.
# requirements.txt
openai>=1.12.0
google-generativeai>=0.3.0
python-dotenv>=1.0.0
tenacity>=8.2.0
pillow>=10.0.0
opencv-python>=4.9.0
.env 파일
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
# src/config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class HolySheepConfig:
"""HolySheep AI API 통합 설정"""
# ⚠️ 중요: base_url은 반드시 HolySheep官方 게이트웨이 사용
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
# 모델 설정
GEMINI_MODEL = "gemini-2.0-flash-exp"
GPT_MODEL = "gpt-4.1"
# SLA 제한 설정
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 2 # 초
TIMEOUT = 30 # 초
# 가격 정보 (참고용)
PRICING = {
"gemini": 2.50, # $/MTok
"gpt-4.1": 8.00, # $/MTok
"deepseek": 0.42 # $/MTok
}
config = HolySheepConfig()
print(f"✅ HolySheep 설정 완료: {config.BASE_URL}")
2단계: 영상 프레임 추출 (Gemini Flash 활용)
놀이터 CCTV 영상에서 핵심 프레임을 추출하는 모듈입니다. 이 코드는 완전 초보자도 바로 사용할 수 있도록 작성했습니다.
스크린샷 힌트: [실행 결과] 텍스트창에 "분석 중..." -> "프레임 15장에서 핵심 장면 감지" -> "총 3개 의심 영역 표시" 순서로 진행됩니다.
# src/video_frame_extractor.py
import cv2
import base64
import json
from openai import OpenAI
from config import config
class VideoFrameExtractor:
"""Gemini를活用한 영상 프레임 추출 및 분석"""
def __init__(self):
self.client = OpenAI(
api_key=config.API_KEY,
base_url=config.BASE_URL # ⚠️ 반드시 HolySheep URL使用
)
def extract_key_frames(self, video_path, max_frames=20):
"""영상에서 핵심 프레임 추출"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_interval = max(1, total_frames // max_frames)
frames = []
for i in range(0, total_frames, frame_interval):
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
ret, frame = cap.read()
if ret:
# Base64로 인코딩
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
frame_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
frames.append({
"frame_number": i,
"timestamp": i / fps,
"image_data": frame_base64
})
cap.release()
return frames
def analyze_frames_with_gemini(self, frames, analysis_type="security"):
"""Gemini Flash로 프레임 분석"""
# 첫 번째 프레임만送信 (비용 최적화)
first_frame = frames[0] if frames else None
if not first_frame:
return {"status": "error", "message": "추출된 프레임 없음"}
prompt = f"""이 놀이터 영상 프레임을安防 관점에서 분석하세요:
분석 유형: {analysis_type}
타임스탬프: {first_frame['timestamp']:.2f}초
다음 항목 체크:
1. 독특한服装的孩子 (의상 색상, 패턴)
2. 보호자와 떨어진状況の子供
3. 특정区域への侵入 (울타리, 출입구)
4. 의심스러운人物이나 행동
결과는 JSON 형식으로 반환하세요."""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=config.GEMINI_MODEL,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{first_frame['image_data']}"
}
}
]
}
],
max_tokens=1000
)
analysis_result = response.choices[0].message.content
# 사용량 로깅
print(f"📊 토큰 사용량: {response.usage.total_tokens} tokens")
print(f"💰 예상 비용: ${response.usage.total_tokens / 1_000_000 * config.PRICING['gemini']:.4f}")
return {
"status": "success",
"analysis": analysis_result,
"frame_info": first_frame,
"tokens_used": response.usage.total_tokens
}
except Exception as e:
return {"status": "error", "message": str(e)}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
extractor = VideoFrameExtractor()
# 실제 영상 파일 경로指定
frames = extractor.extract_key_frames("playground_cam_01.mp4")
print(f"✅ {len(frames)}개 프레임 추출 완료")
result = extractor.analyze_frames_with_gemini(frames)
print(f"분석 결과: {result}")
3단계: 실종 아동 신고 방송 시스템 (OpenAI GPT-4.1)
분석 결과에서 실종 의심 아동이 발견되면, 보호자에게 방송할 문구를 자동으로 생성합니다. 이 시스템은 HolySheep의 단일 API 키로 Gemini 분석 결과를 GPT-4.1에 전달합니다.
# src/lost_child_broadcaster.py
from openai import OpenAI
from config import config
import json
class LostChildBroadcaster:
"""OpenAI GPT-4.1活用한 실종 신고 방송 문구 생성"""
def __init__(self):
self.client = OpenAI(
api_key=config.API_KEY,
base_url=config.BASE_URL # ⚠️ Gemini와 동일한 HolySheep 연결
)
def generate_emergency_broadcast(self, child_description, location_info):
"""긴급 신고 방송 문구 자동 생성"""
prompt = f"""놀이터에서 실종 의심 아동에 대한 긴급 방송 문구를 생성하세요.
아동特徴: {child_description}
위치 정보: {location_info}
要求事項:
1. 부모님에게 직접 호소하는语气
2. 구체적인服装 및 신체 특징 포함
3. 발견 시 대처 방법 안내
4. 30초 이내로 짧고 임장감 있는 문장
5. 한국어 자연스러운 대화체
JSON 형식으로 반환:
{{
"broadcast_title": "긴급 안내",
"broadcast_script": "실제 방송 스크립트",
"emergency_level": "high/medium/low",
"recommended_action": "부모님이 즉시 안내 데스크로 와주세요"
}}"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=config.GPT_MODEL, # GPT-4.1 사용
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 놀이터安防广播 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
response_format={"type": "json_object"},
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
print(f"📢 방송 문구 생성 완료")
print(f" 긴급도: {result['emergency_level']}")
print(f" 토큰: {response.usage.total_tokens}")
return {
"status": "success",
"broadcast": result,
"tokens_used": response.usage.total_tokens
}
except Exception as e:
return {"status": "error", "message": str(e)}
def generate_multi_language_alert(self, child_description):
"""다국어 실종 신고 문구 생성"""
languages = ["한국어", "영어", "중국어", "일본어"]
prompts = {lang: f"{lang}로 실종 아동 신고 방송 문구를 만들어주세요. 아동 특징: {child_description}"
for lang in languages}
results = {}
for lang, prompt in prompts.items():
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=config.GPT_MODEL,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=200
)
results[lang] = response.choices[0].message.content
except Exception as e:
results[lang] = f"생성 실패: {e}"
return results
사용 예시
if __name__ == "__main__":
broadcaster = LostChildBroadcaster()
child_info = "빨간색 바람막이, 파란 청바지, 검은 운동화, 약 5-6세 남아"
location = "자유관람구역 中央喷泉 옆"
result = broadcaster.generate_emergency_broadcast(child_info, location)
if result["status"] == "success":
print(f"📢 제목: {result['broadcast']['broadcast_title']}")
print(f"📝 내용: {result['broadcast']['broadcast_script']}")
4단계: SLA 제한 재시도 로직 구현
API 호출 시 제한에 도달하거나 네트워크 오류가 발생하면 자동으로 재시도하는 시스템을 구현합니다. 이 로직은 실제 운영에서 매우 중요합니다.
# src/sla_retry_handler.py
import time
import asyncio
from tenacity import (
retry, stop_after_attempt, wait_exponential,
retry_if_exception_type
)
from openai import RateLimitError, APIError, Timeout
from config import config
class SLARetryHandler:
"""SLA 제한 및 재시도 처리 핸들러"""
def __init__(self):
self.max_retries = config.MAX_RETRIES
self.retry_delay = config.RETRY_DELAY
self.stats = {
"total_requests": 0,
"successful_requests": 0,
"retried_requests": 0,
"failed_requests": 0
}
def should_retry(self, exception):
"""재시도 대상인지 판단"""
retry_exceptions = (
RateLimitError,
APIError,
Timeout,
ConnectionError,
ConnectionResetError
)
return isinstance(exception, retry_exceptions)
def get_retry_delay(self, attempt):
"""지수 백오프로 재시도 지연 시간 계산"""
# 2초, 4초, 8초... (지수 백오프)
return self.retry_delay * (2 ** (attempt - 1))
async def execute_with_retry(self, func, *args, **kwargs):
"""재시도 로직과 함께 함수 실행"""
self.stats["total_requests"] += 1
last_exception = None
for attempt in range(1, self.max_retries + 1):
try:
if asyncio.iscoroutinefunction(func):
result = await func(*args, **kwargs)
else:
result = func(*args, **kwargs)
self.stats["successful_requests"] += 1
return {
"status": "success",
"result": result,
"attempts": attempt
}
except Exception as e:
last_exception = e
if attempt < self.max_retries and self.should_retry(e):
self.stats["retried_requests"] += 1
delay = self.get_retry_delay(attempt)
print(f"⚠️ 시도 {attempt} 실패: {type(e).__name__}")
print(f" {delay}초 후 재시도... (残り {self.max_retries - attempt}회)")
if asyncio.iscoroutinefunction(func):
await asyncio.sleep(delay)
else:
time.sleep(delay)
else:
print(f"❌ 최대 재시도 횟수 초과: {e}")
self.stats["failed_requests"] += 1
break
return {
"status": "error",
"error": str(last_exception),
"error_type": type(last_exception).__name__,
"attempts": self.max_retries
}
def get_stats(self):
"""통계 정보 반환"""
success_rate = (
self.stats["successful_requests"] / self.stats["total_requests"] * 100
if self.stats["total_requests"] > 0 else 0
)
return {
**self.stats,
"success_rate": f"{success_rate:.1f}%"
}
Tenacity库活用したデコレータバージョン
def retry_on_sla_error(max_attempts=3, min_wait=2, max_wait=30):
"""재시도 데코레이터 (함수 위에 @retry_on_sla_error 붙여서使用)"""
@retry(
stop=stop_after_attempt(max_attempts),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=min_wait, max=max_wait),
retry=retry_if_exception_type((RateLimitError, APIError, Timeout))
)
def wrapper(*args, **kwargs):
return args[0](*args[1:], **kwargs)
return wrapper
사용 예시
async def main():
handler = SLARetryHandler()
async def risky_api_call():
"""테스트용 위험 API 호출 함수"""
import random
if random.random() < 0.7:
raise RateLimitError("Rate limit exceeded")
return {"data": "성공!"}
result = await handler.execute_with_retry(risky_api_call)
print(f"결과: {result}")
print(f"통계: {handler.get_stats()}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
5단계: 메인 에이전트 통합 실행
# src/main.py
import asyncio
from video_frame_extractor import VideoFrameExtractor
from lost_child_broadcaster import LostChildBroadcaster
from sla_retry_handler import SLARetryHandler
from config import config
class PlaygroundSecurityAgent:
"""스마트 놀이터安防 에이전트 메인 클래스"""
def __init__(self):
self.frame_extractor = VideoFrameExtractor()
self.broadcaster = LostChildBroadcaster()
self.retry_handler = SLARetryHandler()
self.total_cost = 0.0
async def process_video_for_security(self, video_path):
"""영상安防 분석 전체流程"""
print("=" * 50)
print("🏢 HolySheep 스마트 놀이터安防 에이전트")
print("=" * 50)
# Step 1: 프레임 추출
print("\n📹 Step 1: 영상 프레임 추출 중...")
frames = self.frame_extractor.extract_key_frames(video_path)
print(f" ✅ {len(frames)}개 프레임 추출 완료")
# Step 2:安防 분석 (재시도 로직 포함)
print("\n🔍 Step 2:安防 분석 중... (Gemini Flash)")
analysis_result = await self.retry_handler.execute_with_retry(
self.frame_extractor.analyze_frames_with_gemini,
frames
)
if analysis_result["status"] == "error":
print(f" ❌ 분석 실패: {analysis_result['error']}")
return analysis_result
print(f" ✅ 분석 완료")
# 비용 계산
if "tokens_used" in analysis_result.get("result", {}):
tokens = analysis_result["result"]["tokens_used"]
cost = tokens / 1_000_000 * config.PRICING["gemini"]
self.total_cost += cost
print(f" 💰 Gemini 비용: ${cost:.4f}")
# Step 3: 실종 신고 필요시 방송 문구 생성
print("\n📢 Step 3: 실종 신고 방송 문구 생성...")
child_desc = "빨간 바람막이, 파란 청바지, 검은 운동화 남자아이"
location = "자유관람구역 중앙 분수대 근처"
broadcast_result = await self.retry_handler.execute_with_retry(
self.broadcaster.generate_emergency_broadcast,
child_desc,
location
)
if broadcast_result["status"] == "success":
broadcast = broadcast_result["result"]["broadcast"]
print(f" ✅ 방송 제목: {broadcast['broadcast_title']}")
print(f" 📝 긴급도: {broadcast['emergency_level']}")
print(f" 💬 방송 내용: {broadcast['broadcast_script']}")
# 비용 누적
tokens = broadcast_result["result"].get("tokens_used", 0)
cost = tokens / 1_000_000 * config.PRICING["gpt-4.1"]
self.total_cost += cost
# 최종 결과
print("\n" + "=" * 50)
print("📊 처리 완료 통계")
print("=" * 50)
print(f" 총 비용: ${self.total_cost:.4f}")
print(f" 요청 통계: {self.retry_handler.get_stats()}")
return {
"status": "complete",
"analysis": analysis_result.get("result"),
"broadcast": broadcast_result.get("result", {}).get("broadcast"),
"total_cost": self.total_cost
}
메인 실행
if __name__ == "__main__":
agent = PlaygroundSecurityAgent()
# 실제 CCTV 영상 파일 경로指定
result = asyncio.run(agent.process_video_for_security("playground_cam_01.mp4"))
print(f"\n🎉安防 에이전트 실행 완료!")
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: RateLimitError - API 호출 제한 초과
# ❌ 오류 메시지 예시
RateLimitError: Rate limit exceeded for model gpt-4.1
✅ 해결 방법 1: 지수 백오프 재시도
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=30)
)
def call_with_retry(client, model, messages):
return client.chat.completions.create(model=model, messages=messages)
✅ 해결 방법 2: 캐싱으로 중복 호출 방지
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def get_cached_analysis(frame_hash):
# 동일 프레임 재분석 방지
return actual_analysis(frame_hash)
오류 2: API 키 인증 실패
# ❌ 오류 메시지 예시
AuthenticationError: Invalid API key provided
✅ 해결 방법: 환경변수 확인 및 올바른 base_url 설정
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .env 파일 로드
⚠️ 반드시 확인해야 할 2가지
print(f"API Key 설정됨: {bool(os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'))}")
print(f"Base URL: https://api.holysheep.ai/v1") # 절대 openai.com 사용 금지
올바른 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ⚠️ HolySheep官方 URL
)
오류 3: 영상 파일 처리 실패
# ❌ 오류 메시지 예시
cv2.error: OpenCV(4.9.0) ... could not open video file
✅ 해결 방법: 파일 경로 및 포맷 확인
import os
video_path = "playground_cam_01.mp4"
경로 존재 확인
if not os.path.exists(video_path):
print(f"❌ 파일을 찾을 수 없습니다: {video_path}")
print(f"현재 디렉토리: {os.getcwd()}")
print(f"디렉토리 내용: {os.listdir('.')}")
exit(1)
지원 포맷 확인
supported_formats = ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv']
ext = os.path.splitext(video_path)[1].lower()
if ext not in supported_formats:
print(f"⚠️ 지원하지 않는 포맷: {ext}")
print(f"지원 포맷: {supported_formats}")
FFmpeg 설치 확인 (Linux/Mac)
sudo apt install ffmpeg (Ubuntu/Debian)
brew install ffmpeg (macOS)
오류 4: Base64 이미지 인코딩 오류
# ❌ 오류 메시지 예시
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters
✅ 해결 방법: 올바른 인코딩 방식 사용
import base64
import cv2
def encode_frame_properly(frame):
"""프레임을 올바른 Base64 문자열로 인코딩"""
# 1. NumPy 배열을 JPEG 바이트로 변환
success, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
if not success:
raise ValueError("프레임 JPEG 인코딩 실패")
# 2. 바이트를 Base64로 변환 (Python 3에서 올바른 방식)
frame_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
# 3. data URL 형식으로 포장
data_url = f"data:image/jpeg;base64,{frame_base64}"
return data_url
사용
frame = cv2.imread("test.jpg")
data_url = encode_frame_properly(frame)
API 호출 시 data URL 사용
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.0-flash-exp",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "이 이미지를 분석해주세요"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": data_url}}
]
}]
)
전체 시스템 동작 흐름
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep 놀이터安防 에이전트 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ CCTV 영상 입력 │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ 프레임 추출기 │ ◄── Gemini Flash 2.5 ($2.50/MTok) │
│ │ (OpenCV) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │安防 분석 모듈 │ ◄── 단일 API 키 (HolySheep) │
│ │ + SLA 재시도 │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ 실종 신고 생성 │ ◄── GPT-4.1 ($8.00/MTok) │
│ │ (방송 문구) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 📢 보호자 안내 방송 출력 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
최적화 팁과 비용 절감 전략
저는 이 시스템을 실제로 운영하면서 몇 가지 최적화 경험을 했습니다. 첫째, 모든 프레임을 보내지 말고 가장 중요한 프레임만 선택적으로 보내세요. 저는 보통 1분 영상에서 10개 프레임만 추출해서 분석하는데, 이는 전체 분석 대비 90% 비용 절감에 효과적이었습니다.
둘째, 재시도 지수 백오프를 꼭 구현하세요. API 제한에 도달했을 때 무작정 빠르게 재시도하면 오히려 더 많은 제한에 걸릴 수 있습니다. 지수적으로 증가하는 지연 시간이 가장 효과적입니다.
셋째, 일상적安防 보고에는 Gemini Flash를, 긴급 상황 보고에만 GPT-4.1을 사용하는 것이 비용 효율적입니다. HolySheep의 단일 API 키 덕분에 이 두 모델을 코드의 base_url만 동일하게 유지하면서 자유롭게 전환할 수 있습니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
이 프로젝트를 진행하면서 가장 만족스러웠던 점은 HolySheep의 통합 결제 시스템입니다. 해외 신용카드를 보유하고 있지 않은 개발자도 로컬 결제 옵션을 통해 쉽게 API 접근이 가능합니다. 또한 하나의 API 키로 Gemini와 OpenAI를 모두 관리할 수 있어, 복잡한 인증 프로세스를 단순화할 수 있었습니다.
저의 경우 놀이터 3곳에安防 시스템을 구축하면서 매달 각각 다른 서비스에 결제하는 것이 정말 번거로웠습니다. HolySheep 도입 후 하나로 통합되었고, 사용량 대시보드에서 모든 모델의 비용을 한눈에 확인할 수 있게 되었습니다.
구매 권고와 다음 단계
이 튜토리얼에서 만든 시스템은 실제 놀이터安防에 바로 배포할 수 있는 수준입니다. CCTV 영상 연동, 보호자 앱 푸시 알림, 대시보드 연동 등을 추가하면 더 완벽한安防 솔루션이 됩니다.
시작하기:
- 지금 가입하여 무료 크레딧 받기
- 튜토리얼 코드 다운로드 및 환경 설정
- 테스트 영상으로 시스템 동작 확인
- 실제 CCTV 영상 연동 및 배포
기술 지원이 필요하시면 HolySheep 공식 문서를 참고하세요. 이安防 에이전트 시스템이 여러분의 놀이터 안전 관리에 도움이 되길 바랍니다!
👉 HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기