Los sistemas ferroviarios son esenciales para el crecimiento económico y la conectividad regional, pero las infraestructuras envejecidas enfrentan desafíos debido al aumento de la demanda y factores ambientales. Los métodos de inspección tradicionales, como las inspecciones visuales, son ineficientes y costosos, y representan riesgos para la seguridad. Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) se han convertido en una alternativa viable para el mapeo y monitoreo ferroviario. Este estudio presenta un método robusto para la extracción 3D de vías ferroviarias a partir de imágenes aéreas basadas en VANT. El enfoque integra YOLOv8 para la detección y segmentación inicial, fotogrametría para la extracción de datos 3D y técnicas de visión por computadora con un enfoque Multiview para mejorar la precisión. La herramienta fue probada en un escenario complejo del mundo real. Se obtuvieron errores de 2 cm y 4 cm para la planimetría y altimetría, respectivamente. El rendimiento de detección y los resultados métricos muestran una reducción significativa en los errores y un aumento en la precisión en comparación con las salidas intermedias basadas en YOLO. En comparación con la mayoría de las metodologías basadas en imágenes, la herramienta tiene la ventaja de generar datos altimétricos y planimétricos precisos. Los datos generados superan los requisitos para la cartografía a una escala de 1:500, según lo requerido por la normativa española para trabajos fotogramétricos en infraestructuras ferroviarias. La herramienta está integrada en la plataforma de código abierto QGIS; es fácil de usar y tiene como objetivo mejorar el mantenimiento y la seguridad del sistema ferroviario.