Mit der schnellen Entwicklung des intelligenten Fahrens und der digitalen Zwillingstechnologie ist der Aufbau eines effizienten,实时车路协同系统 zu einem Forschungsschwerpunkt geworden. Zu diesem Zweck entwirft dieser Artikel ein digitales Zwillingssystem für intelligente Fahrzeuge basierend auf verbessertem YOLOv11-OBB-SVDD. Das System besteht aus fünf Teilen: physisches intelligentes Fahrzeug, virtuelles intelligentes Fahrzeug, intelligente Visualisierungsdienste, Zwillingsdaten und dynamische Echtzeitverbindung. Zunächst ist das physische intelligente Fahrzeug mit visuellen Sensoren ausgestattet, die Echtzeitbilder der Strecke erfassen und eine autonome Pfaderkennung ermöglichen；über der Strecke sind Industriekameras installiert, die das intelligente Fahrzeug auf den Streckenbildern wahrnehmen. Dann wird ein virtuelles Modell aufgebaut, das mit dem physischen intelligenten Fahrzeug übereinstimmt, um eine映射虚实 zu realisieren, wobei YOLOv11-OBB verwendet wird, um die Position des physischen intelligenten Fahrzeugs und den Fahrzeugablenkwinkel zu erkennen；zur Verbesserung der Erkennungsleistung bei kleineren intelligenten Fahrzeugen wird das Modell mit einer frequenzwahrnehmungsbasierten Merkmalsfusion (FreqFusion) verbessert. Schließlich verwendet das virtuelle intelligente Fahrzeug die Position und den Fahrzeugablenkwinkel kombiniert mit Streckeninformationen und setzt den Algorithmus für Support Vector Data Description (SVDD) ein, um das Risiko eines Fahrzeugableitens von der Strecke zu erkennen；über eine dynamische Echtzeitverbindung werden Steuerbefehle an das physische intelligente Fahrzeug gesendet, der intelligente Visualisierungsdienst bietet eine visuelle dynamische Überwachung des intelligenten Fahrzeugs, und die Zwillingsdaten sammeln mehrdimensionale und mehrskalige Daten des digitalen Zwillingssystems für intelligente Fahrzeuge. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass das verbesserte YOLOv11-OBB Detektionsgenauigkeit, Rückruf und mittlere Präzision bei einem IOU-Schwellenwert von 0,5 von 94,4%, 93,0% bzw. 92,2% erreicht；die Genauigkeit, Präzision und Rückruf der Erkennung des Abweichungsrisikos des Fahrzeugs mit SVDD liegen bei 94,5%, 95,4% bzw. 93,5%. Das gesamte System ist hoch实时，und kann die autonome Spurverfolgung des intelligenten Fahrzeugs und die Funktionen der einzelnen Module des digitalen Zwillings präzise realisieren.

digitaler Zwilling;intelligentes Fahrzeug;verbessertes YOLOv11-OBB;Support-Vector-Datenbeschreibung