في السنوات الأخيرة، تم اقتراح واستخدام العديد من طرق الكشف عن الظل من صورة واحدة في أنظمة الرؤية؛ ومع ذلك، فإن معظم هذه الطرق غير مناسبة لتطبيقات الروبوتات بسبب التعقيد الزمني الباهظ. يقدم هذا البحث طريقة سريعة للكشف عن الظل باستخدام إطار عميق للتعلم الآلي، مع تكلفة زمنية مناسبة لتطبيقات الروبوتات. في حلنا، نحصل أولاً على خريطة أولية للظل بمساعدة آلة المتجهات الداعمة متعددة الفئات باستخدام الخصائص الإحصائية. ثم نستخدم شبكة عصبية تقنية التعلم العميق على مستوى القطع التي تعيّن المعاني (Semantic-aware patch-level Convolutional Neural Network) والتي تقوم بتدريب كفاءة على أمثلة الظل من خلال دمج الصورة الأصلية وخريطة الأولوية للظل. تظهر التجارب على مجموعات بيانات مرجعية أن الطريقة المقترحة تقلل بشكل كبير من تعقيد الوقت للكشف عن الظل، بمقدار واحد أو اثنين من المراتب مقارنة بالطرق الأكثر تقدمًا، دون فقدان الدقة.