平滑改為『只對可信讀數取中位數、空白跳過』+ 信心門檻 0.7

原本『讀不到一律當0』會把行駛中的慢速起步(creep, 如3/7/12km/h)+空白蓋成停,
誤剪掉起步畫面(實例: 02 的 03:25 起步被剪到 03:32)。
改為: 平滑時跳過空白/低信心,只對可信讀數取中位數;整個視窗都讀不到才當0。
停車段空白被周圍0判成停、行駛段空白被周圍車速判成動,兩者兼顧。
信心門檻 0.5->0.7,濾掉停車時的低信心誤讀(如把0看成70@0.57)。
實測 02: #3 由 03:11~03:32 縮為 03:13~03:20(creep 保留)。

本次調整由 Claude Opus 4.8 (1M context) 協助處理。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -85,7 +85,7 @@ python auto_remove_redlight.py 01.MOV 03.MOV 05.MOV
 | `progress_every` | `60` | 進度回報間隔（秒），純顯示用，不影響效能 |
 | `stop_seconds` | `4.0` | 連續停車超過幾秒判定為紅燈 |
 | `speed_threshold` | `0` | 時速 ≤ 此值視為停止 |
-| `min_confidence` | `0.5` | OCR 信心低於此值視為雜訊 |
+| `min_confidence` | `0.7` | OCR 信心低於此值視為「讀不到」（交給平滑用前後判斷）|
 | `smooth_window` | `5` | 中位數濾波視窗（取樣點數） |
 | `depart_seconds` | `8.0` | 起步門檻（秒）：兩段停車間「持續行駛」需達到（滿）此秒數才算起步成功並保留（含這 8 秒）；不足者（起步 N 秒內又停）視為仍在等待，連同短暫蠕動一起剪掉（處理車陣走走停停） |
 | `cut_before_stop` | `2.0` | 進入紅燈端（速度到 0）移除起點再往前幾秒，連減速進站一起砍 |
@@ -139,7 +139,7 @@ python auto_remove_redlight.py 01.MOV 03.MOV 05.MOV
 1. 用 OpenCV 每隔 N 秒抽一幀
 2. 裁切出畫面上時速表的固定像素區域（ROI）
 3. 用 EasyOCR 只辨識數字，讀出當下時速
-4. 對逐秒時速做平滑濾波（**讀不到一律當 0** + 中位數），壓掉停車時的跳動雜訊與誤讀
+4. 對逐秒時速做平滑濾波（**只對可信讀數取中位數、空白跳過；整個視窗都讀不到才當 0**），停車段的空白被周圍的 0 判成停、行駛段的空白被周圍車速判成動，避免誤剪慢速起步
 5. 時速持續為 0 超過門檻 → 判定為等紅燈，標記移除（走走停停會合併、結尾停車砍到底）
 6. 用 FFmpeg 切割保留片段並拼接（可選淡出淡入轉場 + 音量處理），輸出去紅燈影片
 7. 另輸出 `*_cut_log.txt` 剪輯紀錄，記下哪些片段被剪、原因