1.一种针对儿童喝水的智能监测提醒方法，其特征在于，包括：实时监测儿童在预设时间段内的喝水场景以及对应的喝水姿态数据；

判断所述喝水姿态数据是否为空，若是，进行预警提醒；

否则，根据所述喝水场景以及对应的喝水姿态数据，确定所述儿童的喝水信息，并基于喝水数据模型，预估所述儿童的喝水总量；

同时，采集所述儿童在喝水过程中的喝水震动信息，并根据所述喝水震动信息对所述喝水总量进行辅助调整，获得最终喝水量，并进行显示。

2.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，

所述喝水场景包括：所述儿童抓取杯子喝水场景、使用吸管喝水场景；

所述喝水姿态数据包括：所述儿童的起臂数据、扬臂数据和落臂数据；

所述喝水信息包括：所述儿童的喝水次数、喝水时长以及喝水时的手势倾斜程度。

3.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，所述预警提醒包括：震动提醒、显示提醒、铃声提醒、远程提醒中的任一种或多种的组合提醒。

4.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，判断所述喝水姿态数据是否为空的步骤包括：依据预设存储路径，调取并搜寻存储所述喝水姿态数据的存储区域；

获取所述存储区域的区域存储日志，并按照所述区域存储日志，判断所述预设时间段内是否有新增数据；

若有，确定所述新增数据的数据属性；

否则，判定所述喝水姿态数据为空；

当确定所述新增数据的数据属性后，根据属性映射表，确定所述数据属性所属的数据类别；

当所述数据类别与所述存储区域本身相关时，判定所述喝水姿态数据为空；

否则，判定所述喝水姿态数据不为空。

5.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，根据所述喝水姿态数据，确定所述儿童的喝水信息的步骤包括：定位所述儿童的胳膊的目标点，并根据所述目标点在标准平面中的坐标变化，获取预设时间段内预设点处的连续动作，且所述连续动作包括：起臂动作、扬臂动作和落臂动作；

将所述连续动作按照起臂动作、扬臂动作和落臂动作进行动作拆分；

基于所述喝水姿态数据，获取拆分后的起臂动作的起臂数据，并构建所述起臂数据的起臂向量；

基于所述喝水姿态数据，获取拆分后的扬臂动作的扬臂数据，并构建所述扬臂数据的扬臂向量；

基于所述喝水姿态数据，获取拆分后的扬臂动作的落臂数据，并构建所述落臂数据的落臂向量；

基于所述喝水姿态数据，提取所述起臂动作到扬臂动作的第一连贯数据，并构建第一连贯向量，同时，提取所述扬臂动作到落臂动作的第二连贯数据，并构建第二连贯向量；

根据所述起臂向量、扬臂向量、落臂向量构建所述儿童的当前动作模型，并将当前动作模型输入到标准喝水模型中，确定所述儿童的喝水动作是否规范，若规范，确定所述儿童在所述预设点的喝水时长以及喝水时的手势倾斜程度；

若不规范，基于所述第一连贯向量和第二连贯向量对所述当前动作模型进行优化处理，并将优化处理后的当前动作模型输入到标准喝水模型中，再次确定所述儿童的喝水动作是否规范；

若不规范，对所述预设点的喝水次数不作统计，并对所述预设时间段内的其他预设点进行喝水时长以及喝水时的手势倾斜程度的确定，同时，还判断是否统计对应的喝水次数。

6.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，在实时监测儿童在预设时间段内的喝水姿态数据为空并进行预警提醒之后，还包括：建立所述儿童的儿童端与对应的家长端之间的绑定关系；

当所述家长端向被绑定的儿童端发送远程查看指令时，根据如下公式，计算所述远程查看指令的保密值Z，并根据所述保密值，确定所述远程查看指令的加密概率；

；

其中，n表示所述远程查看指令涉及的目标操作步骤的总数； 表示第i个目标操作步骤在操作过程中的操作权重值；h表示所述远程查看指令所属类别的安全保护值； 表示第i个目标操作步骤在操作过程中被攻击的概率值；表示n个目标操作步骤对应的被攻击的平均概率值； 表示n个目标操作步骤中的最大操作权重值；表示n个目标操作步骤对应的平均操作权重值；rand表示随机函数，且取值范围为[3，4]；e表示自然对数； 表示n个目标操作步骤中对应的某个步骤被攻击的最大概率值；

根据所述加密概率，从加密数据库中调取相关的加密概率集合，并按照微量变化规则，对所述加密概率集合进行偶数层划分，并根据如下公式，计算筛选值S，基于所述筛选值以及随机加密规则，从不同的概率加密层中调取对应的若干中加密方式对所述远程查看指令进行叠加组合加密；

；

其中，m表示对加密概率集合进行偶数层划分后的总层数； 表示第j个概率加密层的加密有效值； 表示第j个概率加密层与加密概率P之间的相关值； 表示第j个概率加密层中可调用加密方式的概率； 表示第 个概率加密层中可调用加密方式的概率；k表示m个概率加密层中可调用加密方式的平均概率；

当监测所述儿童的监控端接收到加密后的远程查看指令后，对所述加密的远程查看指令进行解密处理，同时，对所述加密后的远程查看指令中携带的攻击信息基于软件平台进行清除处理；

根据解密处理结果以及清除处理结果，获取所述监控端监控的所述儿童的视频信息；

其中，所述视频信息与所述儿童的喝水信息相关联。

7.如权利要求6所述的智能监测提醒方法，其特征在于，获取所述监控端监控的所述儿童的视频信息之后，还包括：获取所述视频信息的视频编码数据以及传输给家长端的传输限制，并根据所述视频编码数据以及传输限制，筛选反向加密集合，并按照所述反向加密集合，对所述视频信息进行反向加密；

获取反向加密后的视频信息的传输容量，当所述传输容量大于预设容量时，获取容量调整因子；

基于所述容量调整因子，匹配所述反向加密集合中的反向加密方式，并对匹配的反向加密方式进行加密权重和加密占比容量的由大到小的综合排序，根据综合排序结果，剔除综合排序最小的反向加密方式，并重新对所述视频信息进行加密，并重新判断加密后的视频信息的传输容量是否大于预设容量，若是，继续调整，直到所述传输容量小于或等于预设容量。

8.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，采集所述儿童在喝水过程中的喝水震动信息，并根据所述喝水震动信息对所述喝水总量进行辅助调整，获得最终喝水量的步骤包括：在所述儿童开始携带水壶，且未喝水时，对所述儿童的水壶中的水量进行实时监测，且对所述儿童对水壶的操作进行实时监测；

根据实时监测结果，判断所述儿童是否对所述水壶中的水进行破坏操作，若是，进行预警提醒；

否则，当所述儿童在喝水过程中，监测所述儿童的喉咙的震动频率以及震动幅度；

并基于验证数据模型，验证所述震动频率以及震动幅度是否为假性喝水数据，若是，获取所述震动频率以及震动幅度对应的第一权值，并基于所述第一权值对所述喝水总量进行辅助调整，获得最终喝水量；

否则，获取所述震动频率以及震动幅度对应的第二权值，并基于所述第二权值对所述喝水总量进行辅助调整，获得最终喝水量；

其中，所述验证数据模型是基于所述儿童的本身正常喝水状态、正常喝水过程中的震动频率以及震动幅度、正常成长因子确定的。

9.如权利要求1所述的智能监测提醒方法，其特征在于，所述获得最终喝水量之后，还包括:基于转换规则，将所述最终喝水量转换为对应的目标分数，当所述目标分数到达预设值时，获取相应的奖励，并主动触发线上商城与所述奖励相关的礼品交易以及对应家长端对交易的礼品进行付款购买；

其中，所述获得最终喝水量之后，还包括:

获取所述儿童的地理位置，并进行单位划分，根据单位划分结果以及对应的目标分数进行单位评比，并基于时间规则，推送评比结果。

10.一种针对儿童喝水的智能监测提醒装置，其特征在于，包括：监测模块，用于实时监测儿童在预设时间段内的喝水姿态数据；

判断模块，用于判断所述喝水姿态数据是否为空，若是，进行预警提醒；

否则，根据所述喝水姿态数据，确定所述儿童的喝水信息，并基于喝水数据模型，预估所述儿童的喝水总量；

采集模块，用于采集所述儿童在喝水过程中的喝水震动信息，并根据所述喝水震动信息对所述喝水总量进行辅助调整，获得最终喝水量，传输到显示模块进行显示；

其中，所述监测模块、判断模块、采集模块是基于针对雷达传感器的设置来实现其各自对应的功能的。