ThreadPoolだと動くのにProcessPoolだと動かない

前提・実現したいこと

現在、物体認識しその認識をもとに解析をしています。
また、解析をしている最中でも物体認識を止めたくないため並列処理を行おうとしています。
流れとしては、はじめは物体認識だけの関数だけ実行し、認識したら解析する関数も起動し並列処理をし、解析が終わったらまた、物体認識だけにしていきたいと考えています。

発生している問題・エラーメッセージ

発生している問題ですが並列処理を行う際、ProcessPoolExecutorを使っていますがm.process関数内の「print("Network successfully loaded")」までは実行できますが「print("config前")」までは実行できていません。よって、main関数内のexecutor.submit(m.process)がうまくいってないように思えます。
また、m.processを単体では動く状態で、ThreadPoolExecutorを使っても動く状態となっています。
申し訳ございませんがなぜProcessPoolExecutorを使うとm.processがうまく起動できないのかご教示いただけないでしょうか。
宜しくおねがいいたします。

main関数

def main():
    if os.path.exists(count_image_path):
        print("count_image_pathが存在するので削除します")
        os.remove(count_image_path)
    if os.path.exists(text_reading_image_path):
        print("text_reading_image_pathが存在するので削除します")
        os.remove(text_reading_image_path)    
    m = Main()
    executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
　　 #executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)に変えると起動する
    executor.submit(m.process)
    r_running = False

    while True:
        # プロセスrが動作していなくて、プロセスmの情報ができたらプロセスrを起動
        if not r_running and os.path.exists(count_image_path)== True:
            r = Run_image()
            executor.submit(r.run)
            r_running = True

        # プロセスrが終了したら、フラグを落す。
        if os.path.exists(text_reading_image_path):
            r_running = False

###m.processの部分

class Main:
    
    def __init__(self):
        self.speed = 1
        self.j = 0
 
    def process(self):
        # Defining world dimensions
        world_size = (720, 900)
        image_path ="/program/main/resize_map.jpg"
        image = cv2.imread(image_path)
　　　　　#start地点
        agent = Agent(Position(720,75), scan_radius=0.60, possible_moves=30)
        #goal地点
        goal = Goal(Position(588,218), sigma=math.sqrt(world_size[0]**2 + world_size[1]**2))
        agent.draw(image)
        goal.draw(image)
        cv2.imshow('Output', image)
        cv2.moveWindow('Output', 1950, 100)
        cv2.waitKey(100)
        
#ポテンシャル法による画像に点描写するプログラム
        navi  = 0
        args = self.arg_parse()
        confidence = float(args.confidence)
        nms_thesh = float(args.nms_thresh)
        CUDA = torch.cuda.is_available()
        num_classes = 80
        print("Loading network.....")
        model = Darknet(args.cfgfile)
        model.load_weights(args.weightsfile)
        print("Network successfully loaded")
        if CUDA:
            model.cuda()
　　　　　print("config前")
        # ストリーム(Color/Depth)の設定
        config = rs.config()
        #realsenseでbagファイルを保存しそれを再生、現状、ProcessPoolだと再生されない
        config.enable_device_from_file('/media/limlab/48A9A14C31288186/jn.bag',repeat_playback=False)
        config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
        config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
        
        ストリーミング開始
        pipeline = rs.pipeline()
        profile = pipeline.start(config)
        align = rs.align(rs.stream.color)
        print("進みます")
        playsound('/program/voice/go_straight.mp3')
        try:
#もしゴールまで0.3以上あればゴールに近づいていく
            while Position.calculate_distance(agent.position, goal.position) > 0.3:
                
                try:
                    realsenseの設定
                    frames = pipeline.wait_for_frames()
                    color_frame = frames.get_color_frame()
                    depth_frame = frames.get_depth_frame()
                    if not depth_frame or not color_frame:
                        continue
                    frames = align.process(frames)
                    profile = frames.get_profile()
                    #画像データに変換    
                    color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())
                    depth_color_frame = rs.colorizer().colorize(depth_frame)
                    depth_color_image = np.asanyarray(depth_color_frame.get_data())