Con el rápido desarrollo de la conducción inteligente y la tecnología de gemelos digitales, la construcción de un sistema de colaboración vehículo-camino eficiente y en tiempo real se ha convertido en un tema de investigación clave. Para ello, este artículo diseña un sistema inteligente de vehículo gemelo digital basado en YOLOv11-OBB-SVDD mejorado. El sistema consta de cinco partes: vehículo inteligente físico, vehículo inteligente virtual, servicio de visualización inteligente, datos del gemelo y conexión dinámica en tiempo real. Primero, el vehículo inteligente físico está equipado con sensores visuales para capturar imágenes de la pista en tiempo real, logrando el reconocimiento autónomo de rutas；se instalan cámaras industriales sobre la pista para percibir la posición del vehículo inteligente en las imágenes de la pista. Luego, se establece un modelo virtual consistente con el vehículo inteligente físico para lograr el映射虚实, utilizando YOLOv11-OBB para detectar la posición y el ángulo de desviación del cuerpo del vehículo físico；para mejorar el rendimiento en la detección de vehículos inteligentes de menor tamaño, se utiliza un método de fusión de características basado en la percepción de frecuencia (FreqFusion) para mejorar el modelo. Finalmente, el vehículo inteligente virtual utiliza la posición y el ángulo de desviación del cuerpo combinados con la información de la pista, empleando el algoritmo de descripción de datos de vectores de soporte (SVDD) para detectar el riesgo de desviación del vehículo fuera de la pista；a través de una conexión dinámica en tiempo real, se envían señales de control al vehículo inteligente físico, el servicio de visualización inteligente proporciona monitoreo dinámico visual del vehículo inteligente, y los datos del gemelo integran datos multidimensionales y multi-escala del sistema inteligente de vehículo gemelo digital. Los resultados experimentales muestran que el YOLOv11-OBB mejorado alcanzó valores promedio de precisión, recall y precisión promedio con un umbral de IOU de 0.5 del 94.4%, 93.0% y 92.2% respectivamente；la precisión, precision y recall de la detección del riesgo de desviación del vehículo usando SVDD alcanzaron 94.5%, 95.4% y 93.5% respectivamente. Todo el sistema tiene alta实时性，y puede realizar con precisión el seguimiento autónomo del vehículo inteligente y las funciones de cada módulo del gemelo digital.

gemelo digital;vehículo inteligente;YOLOv11-OBB mejorado;descripción de datos de soporte vectorial