本发明公开了一种基于图像生成的少样本电力场景增广及分类方法。本发明方法能够在新类别训练数据极其不充足的情况下完成电力场景的中的新类别物体的识别任务。本申请的技术方案主要分为如下三个部分：为了充分挖掘不同类别图像间的关系，首先在已知类数据上训练一个以词向量为条件的生成对抗网络。其次是在新类少量几张图片的条件下，微调上述生成对抗网络，从而能够为新类别生成大量的图片。最后是基于图像质量的评估技术，用来筛选出具有逼真性和多样性的图片，并用于电力场景的中的新类别物体的识别任务。本申请的技术效果是该方法可以在少样本条件下有效地实现电力场景下的新类别物体识别的任务。