Com o rápido desenvolvimento da condução inteligente e da tecnologia do gêmeo digital, a construção de um sistema eficiente e em tempo real de cooperação veículo-estrada tornou-se um foco de pesquisa. Para isso, este artigo projeta um sistema inteligente de veículo com gêmeo digital baseado no YOLOv11-OBB-SVDD melhorado. O sistema é composto por cinco partes: veículo inteligente físico, veículo inteligente virtual, serviço de visualização inteligente, dados do gêmeo e conexão dinâmica em tempo real. Primeiro, o veículo inteligente físico está equipado com sensores visuais que capturam imagens da pista em tempo real, realizando o reconhecimento autônomo da rota；câmeras industriais são implantadas acima da pista para perceber o veículo inteligente nas imagens da pista. Em seguida, é estabelecido um modelo virtual consistente com o veículo físico para realizar o映射虚实, utilizando YOLOv11-OBB para detectar a posição e o ângulo de desvio da carroceria do veículo físico；para melhorar o desempenho na detecção de veículos inteligentes de pequeno porte, o modelo é aprimorado por um método de fusão de características baseado na percepção de frequência (FreqFusion). Por fim, o veículo inteligente virtual utiliza a posição e o ângulo de desvio da carroceria combinados com as informações da pista, usando o algoritmo de descrição de dados do vetor de suporte (SVDD) para detectar o risco de desvio do veículo da pista；através da conexão dinâmica em tempo real, sinais de controle são enviados para o veículo físico, o serviço de visualização inteligente oferece monitoramento visual dinâmico do veículo inteligente, e os dados do gêmeo agregam dados multidimensionais e multiescala do sistema inteligente de veículo com gêmeo digital. Os resultados experimentais mostram que o YOLOv11-OBB melhorado alcançou médias de precisão de detecção, recall e média de precisão com um limiar IOU de 0,5 de 94,4%, 93,0% e 92,2%, respectivamente；a precisão, precisão e recall da detecção do risco de desvio do veículo usando SVDD alcançaram 94,5%, 95,4% e 93,5%, respectivamente. Todo o sistema possui alta实时性，e pode realizar com precisão o rastreamento autônomo do veículo inteligente e as funções dos módulos do gêmeo digital.

gêmeo digital;veículo inteligente;YOLOv11-OBB melhorado;descrição de dados do vetor de suporte