Jetson Nanoで物体検出を行うが、Segmentation faultが発生し実行できない

前提・実現したいこと

Jetson NanoにWebカメラを接続して物体検出を行いたいです。
物体検出を行うためにOpenCVとdarknetを使用しています。
darknetは以下を使用しています。
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
上記のgitの『darknet_video.py』を使用して物体検出を行おうと
しています。

発生している問題・エラーメッセージ

darknet_video.pyを実行すると、Segmentation fault（コアダンプ）が出力され実行が中止します。

該当のソースコード

Pythonで記述してあります。ビデオを保存できなかったため、もとのソースコードからはout.mp4に出力できるように変更しています。また、yolov3-tinyを使用しています。

from ctypes import *
import random
import os
import cv2
import time
import darknet
import argparse
from threading import Thread, enumerate
from queue import Queue


def parser():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="YOLO Object Detection")
    parser.add_argument("--input", type=str, default=0,
                        help="video source. If empty, uses webcam 0 stream")
    parser.add_argument("--out_filename", type=str, default="out.mp4",
                        help="inference video name. Not saved if empty")
    parser.add_argument("--weights", default="yolov3-tiny.weights",
                        help="yolo weights path")
    parser.add_argument("--dont_show", action='store_true',
                        help="windown inference display. For headless systems")
    parser.add_argument("--ext_output", action='store_true',
                        help="display bbox coordinates of detected objects")
    parser.add_argument("--config_file", default="./cfg/yolov3-tiny.cfg",
                        help="path to config file")
    parser.add_argument("--data_file", default="./cfg/coco.data",
                        help="path to data file")
    parser.add_argument("--thresh", type=float, default=.25,
                        help="remove detections with confidence below this value")
    return parser.parse_args()


def str2int(video_path):
    """
    argparse returns and string althout webcam uses int (0, 1 ...)
    Cast to int if needed
    """
    try:
        return int(video_path)
    except ValueError:
        return video_path


def check_arguments_errors(args):
    assert 0 < args.thresh < 1, "Threshold should be a float between zero and one (non-inclusive)"
    if not os.path.exists(args.config_file):
        raise(ValueError("Invalid config path {}".format(os.path.abspath(args.config_file))))
    if not os.path.exists(args.weights):
        raise(ValueError("Invalid weight path {}".format(os.path.abspath(args.weights))))
    if not os.path.exists(args.data_file):
        raise(ValueError("Invalid data file path {}".format(os.path.abspath(args.data_file))))
    if str2int(args.input) == str and not os.path.exists(args.input):
        raise(ValueError("Invalid video path {}".format(os.path.abspath(args.input))))


def set_saved_video(input_video, output_video, size):
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m','p','4', 'v')
    fps = int(input_video.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    video = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, size)
    return video


def video_capture(frame_queue, darknet_image_queue):
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        frame_resized = cv2.resize(frame_rgb, (width, height),
                                   interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
        frame_queue.put(frame_resized)
        darknet.copy_image_from_bytes(darknet_image, frame_resized.tobytes())
        darknet_image_queue.put(darknet_image)
    cap.release()


def inference(darknet_image_queue, detections_queue, fps_queue):
    while cap.isOpened():
        darknet_image = darknet_image_queue.get()
        prev_time = time.time()
        detections = darknet.detect_image(network, class_names, darknet_image, thresh=args.thresh)
        detections_queue.put(detections)
        fps = int(1/(time.time() - prev_time))
        fps_queue.put(fps)
        print("FPS: {}".format(fps))
        darknet.print_detections(detections, args.ext_output)
        darknet.free_image(darknet_image)
    cap.release()


def drawing(frame_queue, detections_queue, fps_queue):
    random.seed(3)  # deterministic bbox colors
    video = set_saved_video(cap, args.out_filename, (width, height))
    while cap.isOpened():
        frame_resized = frame_queue.get()
        detections = detections_queue.get()
        fps = fps_queue.get()
        if frame_resized is not None:
            image = darknet.draw_boxes(detections, frame_resized, class_colors)
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            if args.out_filename is not None:
                video.write(image)
            if not args.dont_show:
                cv2.imshow('Inference', image)
            if cv2.waitKey(fps) == 27:
                break
    cap.release()
    video.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    frame_queue = Queue()
    darknet_image_queue = Queue(maxsize=1)
    detections_queue = Queue(maxsize=1)
    fps_queue = Queue(maxsize=1)

    args = parser()
    check_arguments_errors(args)
    network, class_names, class_colors = darknet.load_network(
            args.config_file,
            args.data_file,
            args.weights,
            batch_size=1
        )
    # Darknet doesn't accept numpy images.
    # Create one with image we reuse for each detect
    width = darknet.network_width(network)
    height = darknet.network_height(network)
    darknet_image = darknet.make_image(width, height, 3)
    input_path = str2int(args.input)
    cap = cv2.VideoCapture(input_path)
    Thread(target=video_capture, args=(frame_queue, darknet_image_queue)).start()
    Thread(target=inference, args=(darknet_image_queue, detections_queue, fps_queue)).start()
    Thread(target=drawing, args=(frame_queue, detections_queue, fps_queue)).start()

試したこと

drawing関数を以下のように変更してみました。
変更箇所はwhile cap.isOpened():内を2回のみ実行するようにしたことと、
fps = fps_queue.get()をコメントアウトしました（fps_queue.get()をするとsegmentation_faultが発生していたため）。
上記のように変更すると、1秒間の動画ファイルを出力し再生できました。
しかしながら、3回以上の実行に変更すると動画ファイルを出力するものの、
再生することができませんでした。

def drawing(frame_queue, detections_queue, fps_queue):
    random.seed(3)  # deterministic bbox colors
    video = set_saved_video(cap, args.out_filename, (width, height))
    #while cap.isOpened():
    i = 0
    while i <= 1:
        i = i+1
        frame_resized = frame_queue.get()
        detections = detections_queue.get()
      #  fps = fps_queue.get()
        if frame_resized is not None:
            image = darknet.draw_boxes(detections, frame_resized, class_colors)
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            if args.out_filename is not None:
                video.write(image)
    #        if not args.dont_show:
    #            cv2.imshow('Inference', image)
    #        if cv2.waitKey(fps) == 27:
    #            break

    cap.release()
    video.release()
    cv2.destroyAllWindows()