Los pavimentos de las carreteras necesitan un mantenimiento adecuado para asegurar que sus condiciones se mantengan en buen estado a lo largo de su vida útil. Para que esto sea posible, las autoridades necesitan bases de datos eficientes y efectivas, que contengan información actualizada y relevante sobre el estado de las carreteras. Sin embargo, obtener esta información puede ser muy difícil y costoso, y para las aplicaciones de ciudades inteligentes, es vital. Actualmente, muchas autoridades toman decisiones de mantenimiento asumiendo las condiciones de las carreteras, lo que conduce a planes y estrategias de mantenimiento deficientes. Este estudio explora un camino para obtener información clave sobre una carretera utilizando imágenes de drones para replicar la carretera como un modelo 3D. El estudio valida esto utilizando técnicas de estructura a partir del movimiento para replicar carreteras usando imágenes de drones en un tramo de carretera real. Usando modelos 3D, se explotan estrategias de segmentación flexibles para entender las condiciones de la carretera y hacer evaluaciones sobre el nivel de degradación de la misma. El estudio presenta un proceso práctico para hacer esto, que puede ser implementado por diferentes autoridades, y que proporcionará a las autoridades la información clave que necesitan. Con esta información, las autoridades pueden tomar decisiones de mantenimiento de carreteras más efectivas sin la necesidad de flujos de trabajo costosos y aprovechando el monitoreo inteligente de las estructuras viales.