1.一种基于在线识别组装设备对象协议库的数据采集方法，其特征在于，包括：
S1、基于预先选择的设备，对设备对象协议库进行更新和组装；
S2、利用更新后的设备对象协议库所支持的采集设备对当前输入的信号数据进行采集。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤S1包括：
S11、基于预先选择的设备，对设备对象协议库进行在线更新；
S12、基于GCI模式，对更新后的设备对象协议库进行组装。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤S11包括：
获取预先选择设备的对象编码以及访问协议编码；
根据设备的对象编码以及访问协议编码，基于预设的算法函数生成设备的身份识别码；
通过设备对象协议库对设备的身份识别码进行校验，并在校验成功时提供设备获取设备对象协议库以更新到本地的权限。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤S12包括：
利用GCI模式中的设备对象协议库组件对类数组和算法组进行封装以形成统一调用接口；
利用宿主对象回调统一调用接口以实现所述更新后的设备对象协议库的组装。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤S2包括：
S21、对当前输入的信号数据进行解码；
S22、基于经验值瞬间校正法对解码后数据中的跳变量进行校正；
S23、通过所述预先选择的设备对校正后的解码数据进行采集。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的步骤S21包括：
判断输入的携带有数据信号的数据包是否完整；
如果数据包完整，则对完整的数据包进行解码处理；
如果数据包不完整，则对不完整的数据包进行修正处理。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的步骤S22包括：
截取当前跳变量的跳变值以及跳变时间戳；
根据跳变时间戳获取预定时间段的经验值；
采用中值权法对经验值进行处理，得到经验值得权值；
根据经验值得权值，基于加权均值法对当前的跳变量进行校正。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述的步骤S21之前，还包括：
对当前输入的信号数据进行适配处理，以过滤掉不属于所述选择的设备采集范畴的信号数据。
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的步骤S23包括：
获取空闲的数据库链接以及传输通道；
采集设备通过空闲的数据库链接以及传输通道将解码后的数据存入到本地数据库和/或上传至数据汇聚网关。