近年来，提出了多种从单张图像中检测阴影的方法，并在视觉系统中得到了应用；然而，大多数方法由于时间复杂度过高而不适合机器人应用。本文介绍了一种基于深度学习框架的快速阴影检测方法，其时间成本适合机器人应用。在我们的解决方案中，首先利用多类支持向量机（SVM）结合统计特征生成阴影先验图。然后，我们使用一种语义感知的块级卷积神经网络（CNN），通过结合原始图像和阴影先验图高效地训练阴影样本。基准数据集上的实验表明，所提出的方法显著降低了阴影检测的时间复杂度，相比现有最佳方法减少了1到2个数量级，同时没有牺牲准确性。