本发明公开了一种基于深度学习的列车故障图像扩增方法及系统，解决了现有技术中数据扩增无法做到故障形态特征的变化、且扩增后的分辨率较低、人工成本和时间成本高的技术问题，属于深度学习技术领域。其中，该方法包括：采集多个列车线阵图像，将多个线阵图像根据车型和故障位置制作成数据集；将数据集输入至初始图像扩增模型中进行训练，得到图像扩增模型；将待扩增子图像输入图像扩增模型，以生成扩增故障图像数据。本发明可生成分辨率高的图像且生成图像与原始图像非遮挡部分相似度极高，而遮挡部分具有显著的特征变化，同时，扩增高效快速、可信度较高。