대규모 행사에서 인구 밀도 모니터링 및 관리에 있어 항공 영상의 장점은 많지만, 여전히 항공 영상 기반의 인구 데이터셋이 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 16회의 비행 캠페인을 통해 대규모 행사 현장에서 촬영한 총 33장의 대규모 항공 영상으로 구성된 새로운 인구 데이터셋인 DLR 항공 인구 데이터셋(DLR Aerial Crowd Dataset, DLR-ACD)을 제안한다. 이 데이터셋에는 총 226,291명의 사람에 대한 레이블이 포함되어 있으며, 현재까지 알려진 바에 따르면 DLR-ACD는 세계 최초의 항공 인구 데이터셋이며, 공개적으로 배포될 예정이다. 항공 영상에서 정확한 인구 수 계산 및 밀도 맵 추정 문제를 해결하기 위해 본 연구는 새로운 인코더-디코더 구조의 합성곱 신경망인 다중 해상도 인구 네트워크(Multi-Resolution Crowd Network, MRCNet)를 제안한다. 인코더는 VGG-16 기반으로 구성되며, 디코더는 이중선형 보간 및 합성곱 레이어의 조합으로 이루어져 있다. MRCNet은 디코더의 초기 레벨과 최종 레벨에 각각 하나의 손실 함수를 적용하여, 인구 수 추정과 고해상도 인구 밀도 맵 추정을 서로 관련된 두 가지 별개의 작업으로 동시에 수행한다. 또한, 특징 피라미드 네트워크(FPN) 기법을 영감으로 삼은 수평 연결(lateral connections)을 통해 고수준과 저수준 특징을 결합함으로써 맥락 정보와 세부 지역 정보를 효과적으로 활용한다. 제안된 DLR-ACD 데이터셋과 CCTV 기반 인구 수 계산 기준 데이터셋인 상하이테크(ShanghaiTech) 데이터셋을 기반으로 MRCNet의 성능을 평가한 결과, 항공 영상과 CCTV 영상 모두에서 최신 기술 대비 우수한 인구 수 및 밀도 맵 추정 성능을 입증하였다.