С быстрым развитием интеллектуального вождения и технологии цифровых двойников создание эффективной,实时车路协同系统 стало热点研究. Для этого в статье разработана цифровая双胞胎智能车系统 на основе改进YOLOv11-OBB-SVDD. Система состоит из пяти частей: физический智能车, виртуальный智能车, интеллектуальный визуальный сервис, данные двойников и динамическое实时连接. Во-первых, физический智能车 оснащен视觉传感器ом для实时采集 изображения трассы, реализуя自主路径识别；на трассе установлены промышленные камеры для восприятия位置智能车 на изображениях трассы. Затем создается виртуальная модель, идентичная физической智能车 для实现映射 действительности и виртуальности，используется YOLOv11-OBB для обнаружения положения физической智能车 и угла отклонения корпуса; для улучшения性能 обнаружения небольших智能车 применяется метод融合特征 на основе частотной сенсорики (FreqFusion) для改进 модели. Наконец, виртуальный智能车, используя позицию и угол отклонения корпуса в сочетании с информацией о трассе, применяет алгоритм描述支持向量数据 (SVDD) для обнаружения риска отклонения транспортного средства от трассы; через динамическое实时连接 отправляются управляющие сигналы физическому智能车，интеллектуальный визуальный сервис обеспечивает визуальный动态监控智能车, а данные двойников собирают多维多尺度数据 цифрового双胞胎智能车系统. Результаты экспериментов показывают, что改进YOLOv11-OBB достиг средних значений точности обнаружения, полноты и среднего прецизионного показателя при IOU пороге 0.5 равных 94.4%, 93.0% и 92.2% соответственно; точность, точность положительных срабатываний и полнота обнаружения риск отклонения智能车 с помощью SVDD составили 94.5%, 95.4% и 93.5% соответственно. Вся система具有高实时性，и способна точно实现 автономное слежение智能车 и функции各个模块 цифрового双胞胎.

цифровой双胞胎;智能车;改进YOLOv11-OBB;описание支持向量数据