本发明公开了一种适用于模态缺失的多模态目标检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、将数据集中的多模态数据对神经网络单元进行训练；将数据集的所有模态数据输入进训练好的神经网络单元进行检测，保存检测结果；S2、对其余维度的模态数据进行提取；利用生成网络单元生成伪模态特征张量，接着进行拼接，输入进注意力网络单元、信息融合单元、判别网络单元，直至完成对生成网络单元的训练；S3、通过数据采集设备实时采集模态数据，利用训练完成的神经网络单元生成目标的种类和标识。本发明方法在避免噪声引入和特征信息丢失的前提下，通过虚拟生成缺失的模态数据，极大程度上减小了模型的计算量以及复杂度，可以提高生成模态的表示一致性。