旗帜工程师利用图像处理技术自动纠偏和裁减图像，并将处理过程封装成单独组件供灵活调用，解决人工裁剪方式速度慢的问题，使用该技术处理一张图片仅需不到2秒。
旗帜工程师利用OCR识别技术实现了表格文本信息提取，并封装成webservice服务，同时支持批量图片识别，识别准确率达到93.85%。
建设人工智能服务平台网站
该平台网站包括首页、案例分享、demo示例等几个部分，为研发人员的创新研发提供了平台。
案例分享部分共享了十余个项目案例，每个案例包括背景、输入数据、算法、结果展示部分，通过案例中展示，为科研人员提供参考和依据。
Demo示例包括图像处理、自然语言分析、机器学习三个大模块，目前已完成大部分模块的在线体验功能。其中图像处理包括目标检测、发票识别、证件识别；自然语言分析包括分词及词性标注、命名实体识别、语义相似度分析、文本相似度分析、文本分类；机器学习包括AIer深度学习图形化代码生成平台。
搭建了简便学习平台：AIer深度学习图形化代码生成平台
AI神经网络建模具备一定的难度，AI学习需要初学者安装复杂的操作环境，稍有差错就会导致难以完成AI建模，严重的打击了初学者学习AI的信心。尽管现在已经存在了许许多多的框架以简化AI神经网络的建模过程，如Keras封装Tensorflow，可依然没有很好的解决编写代码难度大、学习成本高的问题。
旗帜信息针对以上问题，自主研发了AIer平台，这是一款机器学习与深度学习科研教学一体化平台，基于SpringBoot框架，使用Java和Python协调开发。主要功能包括数据集管理、可视化搭建神经网络、深度学习图形化代码生成、训练过程可视化。本平台可快速上手完成制作人工智能网络模型、生成代码、上传数据、训练模型、测试模型，具备快速开发学习、降低AI学习的学习成本与门槛的特点，为初级入门人员快速掌握提供了便利可靠的学习平台。