Die Detektion von Liniensegmenten ist für hochwertige Aufgaben in der Computer Vision und Robotik essentiell. Derzeit sind die meisten Stand-der-Technik-(SOTA)-Methoden darauf ausgerichtet, geradlinige Segmente in unverzerrten Pinhole-Bildern zu erkennen. Verzerrungen in Fisheyebildern oder sphärischen Bildern können jedoch ihre Leistung erheblich beeinträchtigen. Ziel ist es, eine einheitliche Liniensegmentdetektion (ULSD) sowohl für verzerrte als auch für unverzerrte Bilder zu entwickeln. Dazu schlagen wir vor, Liniensegmente mit dem Modell der Bézier-Kurve darzustellen. Die Detektion von Liniensegmenten wird dann durch eine Bézier-Kurvenregression mit einem end-to-end-Netzwerk gelöst, das modelfrei und ohne irgendeine Vorverarbeitung zur Entverzerrung arbeitet. Experimentelle Ergebnisse auf Datensätzen von Pinhole-, Fisheyebildern und sphärischen Bildern bestätigen die Überlegenheit des vorgeschlagenen ULSD gegenüber den SOTA-Methoden sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch Effizienz (40,6 fps für Pinhole-Bilder). Der Quellcode ist unter https://github.com/lh9171338/Unified-LineSegment-Detection verfügbar.