1.一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：所述系统包括：位姿采集模块、警报模块、睡眠分析模块以及中央处理器；

所述位姿采集模块用于采集用户在床上的位姿数据，并将位姿数据上传至中央处理器；

所述睡眠分析模块用于获取用户的睡眠数据，并将睡眠数据上传至中央处理器；

中央处理器根据用户睡眠过程的睡眠数据，将用户睡眠过程划分为若干睡眠时段；中央处理器根据睡眠时段获取采集频率，并控制位姿采集模块按采集频率采集用户在对应睡眠时段内的位姿数据；

中央处理器根据位姿数据判断用户是否存在坠床风险；若是，则评估坠床风险系数，且当风险系数大于设定阈值时，生成报警信号发送至警报模块；

所述警报模块设置在护理人员处，当警报模块接收到报警信号后，提醒护理人员及时到达用户处。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：所述位姿采集模块包括：床垫、若干压力传感器、红外相机以及微处理器；

所述床垫上呈矩阵式分布有若干采集点位，每一采集点位均配置有一压力传感器，所述压力传感器用于采集对应点位的压力数据；

所述红外相机设置于床垫上方，用于采集用户睡眠过程中的红外图像；

微处理器控制红外相机采集红外图像和若干压力传感器的压力数据；微处理器还根据所述红外图像和压力数据，获取用户的位姿数据。

3.如权利要求2所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：根据所述红外图像和压力数据获取用户的位姿数据，包括：对所述红外图像进行轮廓检测获取位姿轮廓；

识别位姿轮廓中的人体特征轮廓；

根据人体特征轮廓，获取位姿轮廓中遮盖部分的轮廓；

获取遮盖部分下床垫上所有采集点位的编号并生成编号表单；

根据编号表单一一对应获取编号表单中所有压力传感器的压力数据并生成压力表单；

根据所述压力表单获取遮盖部分床垫的压力分布图；

将人体特征轮廓和压力分布图输入位姿模型，获取用户全身的位姿数据。

4.如权利要求3所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：根据所述压力表单获取遮盖部分床垫的压力分布图，包括：获取床垫上采集点位的点位分布图；

筛选出压力表单中压力数据大于设定压力的采集点位；

根据剩余每一采集点位的压力数据获取对应的特征尺寸；

对每一采集点位均以其所在位置为中心，对应特征尺寸为对角线在点位分布图中做正方形；

填充每一采集点位对应的正方形区域获得压力分布图。

5.如权利要求1所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：根据位姿数据判断用户是否存在坠床风险，包括：根据位姿数据，获取沿床长度方向用户身体最远端处两端点；

连接两端点来获取身体特征线，获取所述身体特征线与床中心轴线的夹角的角度；获取身体特征线每一端点到床两侧边缘的距离；

判断身体特征线的夹角小于等于设定角度，且任一端点到达床两侧边缘的距离均大于设定距离；

若是，用户不存在坠床风险；若否，用户存在坠床风险。

6.如权利要求5所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：评估风险系数，包括：获取身体特征线的中点到两侧边缘的垂直距离，其中较小的垂直距离为最小距离；

对所述最小距离和特征线的夹角进行无量纲化处理；

根据公式获取风险系数：

FXXH＝α1*JJ+α2/ZXJL；

其中FXXH为风险系数；JJ为去量纲处理后的夹角；ZXJL为最小距离；α1和α2均为比例系数。

7.如权利要求3所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：对所述红外图像进行轮廓检测获取位姿轮廓之前，还包括：对所述红外图像通过中值滤波来进行降噪处理；通过高斯分布背景模型去除红外图像中的背景，并保留床两侧边沿轮廓。

8.如权利要求1所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：还包括交互模块，所述交互模块接收中央处理器的交互指令来与用户进行交互。

9.如权利要求1所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：还包括唤醒模块，所述唤醒模块用于当用户上床睡觉时唤醒中央处理器。

10.如权利要求1所述的一种基于大数据的老年护理风险评估系统，其特征在于：所述睡眠分析模块包括心率计和边缘处理器；

所述心率计用于采集用户心率数据，并上传至边缘处理器；边缘处理器根据心率数据获取用户的睡眠状态和进入所述睡眠状态的时间；

当用户处于深度睡眠或浅度睡眠，且风险系数大于设定阈值时，生成报警信号发送至警报模块。