feat(fam-edge): DSM 运动侦测预过滤 - 空转时段跳过云端视频分析

群晖 Surveillance Station 用 SYNO.SurveillanceStation.EventCenter.Event（未公开
文档的内部接口，参数是下划线风格 camera_ids/start_time/end_time，公开文档里的
cameraIds/fromTime/toTime 是旧版 Event API 的参数名，两者不通用）记录了摄像头
真实的运动侦测事件（event_type=10=运动，start_time+duration 精确到秒），比自己
本地跑 ffmpeg 帧差分更准、不需要额外算力，之前一直在这台 NAS 上验证可行性。

新增 DsmMotionClient：process_video() 分析每段视频前，先用视频的
[event_start, event_start+duration] 时间窗查一次这个接口，窗口内一条运动事件都
没有就跳过云端分析（标记 done，compute_provider=skipped_no_motion），省掉长期
无人时段白白消耗的 Gemini/NVIDIA 配额。

安全设计：查询本身失败/未配置/账号密码没填一律 fail-open（当作"有运动"，照常
分析），不会因为这层可选优化漏检真实事件——这是一个纯粹的省配额优化，不能反过来
影响监控系统的可靠性。

新增 12 个单测覆盖：禁用/缺凭证时的 fail-open、登录失败、网络异常、无事件、有
事件、按 camera_id 过滤（响应是按 ds_id 分组不是按 camera_id，容易搞混）、
最短运动时长阈值、session 过期重登录重试、env 变量解析。

账号密码走 .env 的 DSM_ACCOUNT/DSM_PASSWORD，不明文入库。

fam-edge/config/config.yaml

@@ -47,6 +47,23 @@ video_processing:
   # 降级顺序：先 gemini 整视频，失败再 nvidia 整视频；两者都失败 -> 标记 failed
   vision_order: ["gemini", "nvidia"]
 
+# DSM 运动侦测预过滤（2026-08-22 新增）：分析前先查一下群晖 Surveillance Station
+# 自己记录的运动侦测事件（SYNO.SurveillanceStation.EventCenter.Event，未公开文档的
+# 内部接口，参数名是下划线风格 camera_ids/start_time/end_time），这段时间窗口一条
+# 运动事件都没有就跳过云端分析（标记 done，compute_provider=skipped_no_motion），
+# 省掉长期无人时段白白消耗的 Gemini/NVIDIA 配额。
+# 账号密码走 .env（DSM_ACCOUNT/DSM_PASSWORD），不明文入库；查询失败/未配置一律
+# fail-open（照常送云端分析），不会因为这层可选优化漏检真实事件。
+dsm_motion_prefilter:
+  enabled: true
+  host: "192.168.50.64"
+  port: 5000
+  account: "${DSM_ACCOUNT}"
+  password: "${DSM_PASSWORD}"
+  camera_id: 2                  # Surveillance Station 里 Generic_ONVIF-001 的 camera_id
+  min_motion_seconds: 0         # 窗口内运动事件总时长需 ≥ 此值才算"有运动"（0=有事件就算）
+  timeout_sec: 10
+
 # 智能问答降级链（与视频分析独立）：Gemini -> NVIDIA -> 本地 Ollama
 models:
   - provider: "gemini"