자율 주행이 가능한 차량이 증가하면서, 단일 이미지로부터 3차원 차선 검출은 중요한 기술이 되었다. 심층 신경망의 발전과 함께 여러 학습 기반 방법들이 제안되었다. 그러나 차선 검출에 있어 높이를 정확하게 예측하는 데 여전히 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 높이 맵을 예측하여 3차원 차선 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 주요 아이디어는 높이 맵을 이용하여 차선의 높이 검출 성능을 향상시키는 것이다. 구체적으로 지형적 순서 학습으로 지도된 임베딩 공간과 여러 깊이에 맞게 조정된 특징의 교차 주의 기법을 통해 상응하는 도로의 높이 맵을 예측한다. 제안하는 방법은 주변 지역의 정교한 높이 맵을 제작하여 전체 도로의 높이 정보를 활용하여 차선의 높이를 검출할 수 있다. 이러한 과정은 이미지에서 적은 특징을 가지고 있는 차선의 좌표를 정확하게 추정할 수 있는 장점이 있다. 벤치마크 데이터셋에서 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 현실과 가상 공간에서 3차원 차선을 효과적으로 검출함을 입증하였다.