本发明提供基于多模态神经网络的结构健康监测数据检测方法和装置，其中，该方法包括：S1获取结构健康监测数据；S2对获取的结构健康监测数据进行预处理，得到结构健康监测数据的特征数据集，其中特征数据集包括结构健康监测数据的原始数据和时频图；S3将获取的特征数据集输入到训练好的基于多模态深度学习网络的数据异常检测模型中，得到输出的数据检测结果。本发明通过基于多模态深度学习网络的数据异常检测模型来对传感器数据进行异常检测，模型能识别绝大多数的失真数据，分类性能良好，有助于提高异常数据检测的准确性。