一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统

本发明提供一种基于条件扩散的不完全多模态感知数据恢复方法及系统，该方法的步骤包括：实时感知多个模态的数据的接收情况，判定是否存在至少一个模态的数据的缺失；基于缺失数据的模态的历史数据构建高斯过程，基于所述高斯过程构建条件分布，从条件分布中进行采样，得到时间相关性矩阵；判定缺失数据的模态缺失数据的时间段，从未缺失数据的模态中获取对应时间段的数据，构建每个对应每个未缺失数据的模态的特征矩阵，对多个模态的特征矩阵进行融合，得到语义一致性矩阵；将条件分布的数据、时间相关性矩阵和语义一致性矩阵输入到预设置的特征恢复模型中，所述特征恢复模型输出对应缺失数据的模态的缺失数据的恢复特征矩阵。