1.一种穿戴设备电量智能监测系统，其特征在于：所述电量智能监测系统包括数据预检测模块、数据准确率分析模块、摩擦生电电量采集模块和检测调整模块；

所述数据预检测模块用于获取待检测人员的运动频次信息，并根据运动频次后的姿态信息确定待检测人员的摩擦电量值，根据摩擦后的电量分析待检测人员的身体状况；

所述数据准确率分析模块用于根据待检测人员运动的频次信息，确定在不同频次所对应时间段内，待检测人员晕厥的概率与预设概率的比较结果；若晕厥的概率大于预设概率，则调整摩擦生电时的检测间隔参数，并生成目标函数；

所述摩擦生电电量采集模块用于采集待检测人员所产生的摩擦电量信息，根据摩擦电量信息确定待检测人员的健康状况；

所述检测调整模块用于建立直角坐标系，对直角坐标系中的单位时间进行最优拆分组合，并在重新拆分组合后的单位时间中得到摩擦生电后的最大电量。

2.根据权利要求1所述的一种穿戴设备电量智能监测系统，其特征在于：所述数据预检测模块包括第一获取单元、第二获取单元、时间调取单元和第三获取单元；

所述第一获取单元用于获取待检测人员的身份信息，并得到待检测人员的历史健康数据；

所述第二获取单元用于获取待检测人员的运动频次信息，在运动结束后获取待检测人员的姿态；

所述时间分析单元用于获取待检测人员运动频次所对应时间；

所述第三获取单元根据待检测人员运动后的姿态，获取所述姿态对应的摩擦电量；

所述第一获取单元的输出端与第二获取单元的输入端相连接；所述第二获取单元的输出端与时间分析单元的输入端相连接；所述第二获取单元的输出端与第三获取单元的输入端相连接。

3.根据权利要求1所述的一种穿戴设备电量智能监测系统，其特征在于：所述数据准确率分析模块包括数据分析单元、目标函数确定单元、检测更新单元和报警单元；

所述数据分析单元用于根据待检测人员的运动数据，分析待检测人员在不同时间运动发生晕厥的概率；

所述目标函数确定单元用于调整不同运动时间下待检测人员摩擦电量的检测率，并形成目标函数；

所述检测更新单元用以设置误差检测器，并在检测到错误电量信号时重新更新目标函数；

所述报警单元用于核实到待检测人员发生晕厥的概率大于预设概率时，进行报警；

所述数据分析单元的输出端与报警单元的输入端相连接；所述目标函数确定单元的输出端与检测更新单元的输入端相连接。

4.根据权利要求1所述的一种穿戴设备电量智能监测系统，其特征在于：所述摩擦生电技术模块包括感应电极设置单元、摩擦材料设置单元、电信号处理单元和电荷采集单元；

所述电极设置单元用于在穿戴设备上配置第一电极和第二电极；

所述摩擦材料设置单元用于在穿戴设备上配置第一摩擦生电材料层和第二摩擦生电材料层，将第一摩擦生电材料层和第二摩擦生电材料层进行摩擦生电；

所述电信号处理单元用以与所述第一电极和第二电极相连接；

所述电荷采集单元用以采集由电信号处理单元所产生的电信号；

所述电荷采集单元的输出端与电信号处理单元和电极设置单元的输入端相连接；所述摩擦材料设置单元与电信号处理单元相连接。

5.根据权利要求1所述的一种穿戴设备电量智能监测系统，其特征在于：所述检测调整模块包括坐标系建立单元、检测间隔调整单元和最优拆分单元；

所述坐标系建立单元用于建立直角坐标系，其中横轴为时间，纵轴为电量值；并将坐标系输送至检测间隔调整单元中；

所述检测间隔调整单元用于扩大或者缩小横轴上的每个时间单位，从而能够快速的在坐标系中找到电量的最大值；

所述最优拆分单元用于在坐标系中的每个时间单位上拆分成若干份并重新组合成为最优的时间单位，从而能够快速找到电量值；

所述最优拆分单元的输出端与坐标系建立单元和检测间隔调整单元的输入端相连接。

6.一种穿戴设备电量智能监测方法，其特征在于：所述电量智能监测方法执行如下步骤：Z01：获取待检测人员的身份信息和运动频次信息，确定待检测人员运动频次所对应时间和运动后的姿态信息；若待检测人员为非躺平姿态，则穿戴设备正常检测待检测人员的身体状况；若待检测人员为躺平姿态，分析穿戴设备检测待检测人员经摩擦所产生的电量，得到待检测人员为躺平姿态时晕厥的概率，并跳转至步骤Z02；

Z02：若待检测人员为躺平姿态时晕厥的概率大于预设概率，则对不同时间段下待检测人员检测摩擦生电时的检测率进行加权，并得到目标函数；

Z03：建立直角坐标系，将单位时间和摩擦生电后的电量分别作为直角坐标系的横轴和纵轴信息；对横轴中的单位时间进行最优拆分组合，减少摩擦生电的电量被检测的次数。

7.根据权利要求6所述的一种穿戴设备电量智能监测方法，其特征在于：在步骤Z01中，若核实到待检测人员为白日运动时，对待检测人员运动后的姿态进行拍照；获取待检测人员的休息时间，得到待检测人员在白日休息时间的次数为0，则代表待检测人员白日躺平的概率为0；若待检测人员为非躺平状态，则穿戴设备继续对待检测人员的身体状况进行检测，若待检测人员当前为躺平状态，则能够断定出待检测人员发生晕厥的概率大于预设概率；

若核实到待检测人员在晚上运动时，对待检测人员运动后的姿态进行拍照；若核实到待检测人员为非躺平状态时，则穿戴设备对待检测人员的身体状况继续检测；若核实到待检测人员为躺平状态时，获取在每隔相同时间点内，待检测人员在穿戴设备上摩擦后接收到的电量U={u1,u2,u3…un}，n为时间点；若待检测人员在时间点1‑n，摩擦生电后接收到的电量Umax>U’，则表示在Umax后所接收到电量变化值为待检测人员晕厥后的电量变化。

8.根据权利要求6所述的一种穿戴设备电量智能监测方法，其特征在于：设置待检测人员与穿戴设备接触后摩擦生电后所产生的电量，并对摩擦生电产生的电量设置检测率，并对待检测人员分别在白日运动或者晚上运动时的检测率进行加权合并，并形成目标函数P(G)；所述目标函数P(G)= ；其中：、为检测率的系数， 是指待检测人员摩擦生电后在白日的检测率， 是指待检测人员摩擦生电后在晚上的检测率；若摩擦生电后所产生电量包含有误差时，则重新更新检测率的系数。

9.根据权利要求6所述的一种穿戴设备电量智能监测方法，其特征在于：在步骤Z03中，建立直角坐标系，将单位时间和摩擦生电后的电量分别作为直角坐标系的横轴和纵轴信息，设定未将单位时间进行拆分时，原单位时间的长度为x，现拆分后的单位时间长度为y；

， 是指摩擦生电所产生的电量最大值对应的时间点， 是指摩擦生电所产生的随机电量对应的时间点，w是指单位时间调整后，摩擦生电的电量被检测的次数；并将函数带入至梯度下降算法中，使得w最小。