Ce document propose un nouveau modèle de convolution profonde, le Détecteur de Segments de Ligne Basé sur les Tri-Points (TP-LSD), pour détecter des segments de ligne dans une image à une vitesse en temps réel. Les méthodes antérieures connexes utilisent généralement une stratégie en deux étapes, s'appuyant soit sur un post-traitement heuristique, soit sur un classifieur supplémentaire. Pour réaliser une détection en une seule étape avec un modèle plus rapide et plus compact, nous introduisons la représentation par tri-points, transformant la détection de segments de ligne en prédiction intégrée d'un point-racine et de deux points extrêmes pour chaque segment de ligne.Le TP-LSD comporte deux branches : la branche d'extraction des tri-points et la branche de segmentation des lignes. La première prédit la carte thermique des points-racines et les deux cartes de déplacement des points extrêmes. La seconde segmente les pixels appartenant aux lignes droites du fond. De plus, la carte de segmentation des lignes est réutilisée dans la première branche comme priorité structurelle.Nous proposons également une nouvelle métrique d'évaluation et évaluons notre méthode sur les jeux de données Wireframe et YorkUrban, montrant non seulement une précision compétitive par rapport aux méthodes les plus récentes, mais aussi une vitesse d'exécution en temps réel pouvant atteindre 78 images par seconde (FPS) avec une entrée de taille $320 \times 320$320×320.